基于贝叶斯分类器的电力变压器设备故障诊断研究

变压器是电网的核心设备,其健康状态关系到电力系统的安全运行,开展变压器故障诊断既有实用价值,又有研究意义。变压器故障诊断的传统方法为国际电工委员会发布的IEC三比值法,该方法存在诊断准确率低、对编码以外的部分样本无法诊断等弊端。鉴于此,本文提出了一种基于统计规律的故障诊断方法,利用变压器油中溶解气体作为特征量,以故障类型为分类结果,采用朴素贝叶斯算法,建立了基于贝叶斯分类器的变压器故障诊断模型。为验证本文模型的效果,采取了两次实例测试:单次随机试验表明,本文模型将诊断准确率较IEC传统方法提高了10个百分点;多次随机试验表明,本文模型的平均诊断准确率在95%以上。因此,本文模型具有分类