针对电力变压器故障的深度诊断问题,提出一种深度置信网络与D-S证据理论相结合的方法.采用深度置信网络对电力变压器故障的多维数据进行特征提取及分类,并结合D-S证据理论解决故障诊断中的不确定性问题,构造了电力变压器故障诊断的多级决策融合模型.以变压器油中溶解气体、局放量以及历史故障数据和家族质量史等数据为样本进行仿真实验,结果表明所提方法对于具备大量多源信息的电力变压器故障诊断问题是有效的.
电力变压器 故障诊断 多源信息融合 深度置信网络 D-S证据理论 不确定性分析