多源信息融合技术在变压器故障诊断中的应用

变压器作为电力系统的关键设备,维护其安全稳定运行具有重要的意义。由于变压器自身结构复杂,利用单一信息的传统故障诊断方法对其进行诊断具有一定的局限性。结合变压器油气数据,利用数据融合原理,将BP神经网络和证据理论相结合,设计了多源信息融合的变压器故障诊断模型,并利用现场数据对该模型进行测试。测试结果表明,该模型能有效地进行变压器的故障诊断,与传统方法相比提高了故障诊断的正确率,具有较高的理论意义和应用价值。