基于多模型选择性融合的变压器在线故障诊断

张育杰; 李典阳; 冯健; 王善渊

doi:10.7500/AEPS20200519002

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基于多模型选择性融合的变压器在线故障诊断

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于多模型选择性融合的变压器在线故障诊断
- On-line Fault Diagnosis for Transformer Based on Selective Fusion of Multiple Models
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第13期页码：95-101
- 作者机构：
  
  1.东北大学信息科学与工程学院，辽宁省沈阳市 110819
  2.国网辽宁省电力有限公司，辽宁省沈阳市 110006
- 作者简介：
  
  张育杰(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力设备故障诊断与状态预判等。E-mail：2841385779@qq.com
  李典阳(1987—)，男，博士研究生，高级工程师，主要研究方向：电网运行及电力调度控制技术等。E-mail：2824804703@qq.com
  冯健(1971—)，男，通信作者，博士生导师，主要研究方向：复杂工业系统优化控制与故障诊断。E-mail：fjneu@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61673093)
- DOI：10.7500/AEPS20200519002
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-05-19，
  
  修回日期：2020-09-30，
  
  网络出版日期：2021-02-23，
  
  纸质出版日期：2021-07-10
- 稿件说明：
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张育杰,李典阳,冯健等.基于多模型选择性融合的变压器在线故障诊断[J].电力系统自动化,2021,45(13):95-101.

ZHANG Yujie,LI Dianyang,FENG Jian,et al.On-line Fault Diagnosis for Transformer Based on Selective Fusion of Multiple Models[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(13):95-101.
张育杰,李典阳,冯健等.基于多模型选择性融合的变压器在线故障诊断[J].电力系统自动化,2021,45(13):95-101. DOI： 10.7500/AEPS20200519002.

ZHANG Yujie,LI Dianyang,FENG Jian,et al.On-line Fault Diagnosis for Transformer Based on Selective Fusion of Multiple Models[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(13):95-101. DOI： 10.7500/AEPS20200519002.

摘要

在线智能化故障诊断是变压器故障诊断的发展趋势，为发挥不同征兆子集及诊断算法的性能优势，实现多元诊断模型的互补决策，文中通过对智能诊断算法的性能进行多维对比分析，选取综合性能优的诊断算法用于征兆子集优选，使用优选子集与诊断算法训练多个诊断模型，通过模型间差异性分析有选择地对模型进行融合并用于最终决策。实例验证结果表明，融合模型泛化性能及均衡诊断能力均有提升。

Abstract

Online intelligent fault diagnosis is a development trend of transformer fault diagnosis. In order to make use of the performance advantages of different symptom subsets and diagnosis algorithms

and realize the complementary decision-making of multiple diagnosis models

this paper conducts multi-dimensional comparative analysis on the performance of intelligent diagnosis algorithms

and selects the diagnosis algorithms with excellent comprehensive performance for the selection of the symptom subset. The selected subsets and diagnosis algorithms are used to train multiple diagnosis models

and the models are selectively fused and used for final decision-making through the analysis on the differences between models. The example verification results show that the generalization performance and balance diagnosis ability of the fusion model are improved.

关键词

Keywords

references

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