多源信息融合技术在变压器故障诊断中的应用

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基于WSN和数据融合技术的电力变压器故障诊断系统的研究

邵开丽，鸿运王
（黄河科技学院，河南郑州４００）５０６摘要：讨一种基于数据融合和可拓理论的电力变压器故障诊断方法，探基于此方法，用无线传感器网络技术和．Ｅ应ＮＴ开发平台构建和开发出一套电力变压器故障诊断系统。该系统将ＷＳＮ技术用于电力变压器油中溶解气体的无线数据采
ｍｅｈｏｅａｓｏｍｅａｌｄａｎｓｓｓｓｅｉｏｓｒｃｅｎｅｅｏｅｙｔｅａｐｉａｉｎｏｒｌｓｅｓｒｎｔｒｃ－ｔｏａｐｗｒｔｎｆｒｒｆｕｔｉｇｏｉｙｔｍｓｃｎｔｕｔｄａｄｄｖｌｐｄｂｐｌｔｏｆｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｔｈｄｒｈｃｗｉｅｎｌｇｎ．Ｔｐａｏ．ＴｅｓｓｍｐｌｓＷＳｅｈｏｏｎｗｒｌｓａａａｑｉｉｏｆｇｓｓｄｓｏｖｄｉｏｅｒｎ．ｏｏａｄＶＳＮＥｌｔｒｙｆｍｈｙｔａｐｉＮｔｃｎｌｇｉｉｅｓｄｔｃｕｓｔｎｏａｅｉｓｌｅｐｗｒｔａｓｅｅｙｅｉｎｆｒｒｏｌｎｄｃｎａｈｅｅｒａｉａａｔｎｍｉｓｏ．Ａｔｈａｉｎｏｍａｉｎｆｓｏｅｈｏｏｙｗｈｃｓｕｅｐｉｚｏｍｅｉ，ａａｃｉｖｅｌｔｍｅｄｔｒｓｓｉｎａｅｓｍｅｔｔｍｅｉｆｒｔｉｎｔｃｎｌｇｉｈｉｓｄｔｏｔｏｕｏｍｉｅ
障诊断可视化系统可以实现变压器油中溶解气体参数的采集、示、显分析、存储和回放等功能，实现对变压器故障信息的

基于信息融合的变压器故障诊断系统设计

基于信息融合的变压器故障诊断系统设计许　康(四川电力试验研究院,四川成都　610072)摘　要:结合现场具体情况,提出了电力变压器状态监测的综合分析方法,并就状态的选取与处理、规则的描述、诊断推理过程作了深入探讨。

围绕变压器局部放电特征量、油中溶解气体分析等数据,采用了超声波定位、神经网络、专家系统推理等方法,将各种诊断方法融为一体,设计了基于信息融合的变压器故障诊断系统。

该系统的应用将极大地提高变压器的运行可靠性及利用率,延长变压器的使用寿命。

关键词:变压器;信息融合;状态检修;故障诊断Ab stra ct:B ased on the on-sit e infor m ati on,this pape r ha s p r ovi ded a co mp rehensi ve analytical me t hod ology t o monit or the status of electrica l trans former.It als o provided a thoroughly discussi on t o the se l ec ti on and handling of the st a tus,the descri p2 ti on t o its rules and the proce ss of the detective l ogic.We have used ultra s ound de tection,neura l web and expert syst em t o combine a ll different detec ti on m ethods t o de sign a transfor m er fault detec tive system based on the analysis of t he secti ona l e2 l ec trical re lea se of the transfor me r and the diss olving gas i n oil.The utilization of t his syste m will grea tly i mprov e the depend2 ability and usag e of transfor me rs and als o inc rease the life ti m e of the transfor m ers.Key wor d:Transfor me r;Infor m ati on Fusi on;R epairi ng Status;Fault De tecti on中图分类号:T M41　文献标识码:B　文章编号:1003-6954(2008)06-0046-04 随着国民经济的迅猛发展,整个社会对电力的需求越来越大。

多源检测数据融合的变压器故障诊断模型

多源检测数据融合的变压器故障诊断模型摘要：本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型，该模型采用了多种传感器对变压器的运行状态进行监测，将多源数据进行融合，利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断。

实验结果表明，该模型具有较高的诊断准确率和稳定性，可以为变压器的故障检测提供一种有效的解决方案。

关键词：多源检测；数据融合；变压器故障诊断；机器学习1.引言变压器是电力系统中重要的设备之一，其负责将高压电能转换为低压电能，为电力系统的正常运行提供了重要的保障。

然而，由于变压器长期运行，受到环境、负载、温度等多种因素的影响，容易发生故障，给电力系统的安全稳定运行带来了威胁。

因此，对变压器的故障进行及时的诊断和处理，对于保障电力系统的正常运行至关重要。

目前，对于变压器的故障诊断主要采用传统的监测方法，如温度、振动、气体、声波等传感器进行监测，然后根据经验和规则进行分析和判断。

这种方法虽然简单易行，但是存在着准确性低、易受干扰等问题。

随着计算机技术和机器学习技术的不断发展，利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断已成为研究的热点之一。

然而，由于变压器的运行状态受到多种因素的影响，单一的监测方法难以全面地反映变压器的运行状态。

因此，如何利用多源检测数据对变压器的故障进行诊断成为研究的重点。

本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型，该模型采用了多种传感器对变压器的运行状态进行监测，将多源数据进行融合，利用机器学习算法对变压器的故障进行诊断。

实验结果表明，该模型具有较高的诊断准确率和稳定性，可以为变压器的故障检测提供一种有效的解决方案。

2.多源检测数据采集与融合变压器的运行状态受到多种因素的影响，如温度、振动、气体、声波等，因此采用多种传感器对变压器的运行状态进行监测，可以更全面地反映变压器的运行状态。

常用的变压器监测传感器包括：（1）温度传感器：通过测量变压器内部和外部的温度，判断变压器的运行状态。

信息融合技术在电力电子电路故障诊断中的应用与研究

ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｅａｔｕｒｅ — ｌｅｖｅｌｕｓｆｉｏｎ，ａｍｅｔｈｏｄｏｆａｕｆｌｔｓｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｒｆｐｏｗｅｒｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｉｒｃｕｉｔｓｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｅａｔｕｒｅ — ｌｅｖｅｌｕｓｆｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｕｓｅｓｆｅａｔｕｒｅｓａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｖｏｌｔａｇｅｓｉｇｎａｌａｎｄｃｕｒｒｅｎｔｓｉｇｎａｌａｎｄ
引言
１．信息融合技术的介绍及系统设计
随着计算机信息技术和自动化控制理论技术的发展，
信息融合技术通常是指在原始信息经过特征提取之
电力电子技术也得到了迅猛的发展，电力电子电路的故障后，对特征信息进行融合的一种方法。由于在检测系统中，诊断问题越来越突出，近年来，如何快速实现电力电子电路各信息源提供的环境信息具有一定程度的不确定性，对这故障检测和诊断已是相关专家和学者研究的重点和热点。些不确定性信息的融合过程实质上是一个不确定性推理过以往，电力电子电路故障诊断的方法是对故障信息中的一种信息进行分析，然后提取出有效的故障特征信息。该方法虽然也可以诊断出电路的故障，但是由于电路故障形成的原因复杂多样、故障的表现形式也不同，尤其是噪声干扰、测量误差等原因，导致所获取的故障信息不完整、不精确，最终所得到的诊断结果并不可靠。基于以上情况，迫切需要利用电路中的多种故障特征信息来对电路故障进行完整、精确的定位，再充分利用多源数据的互补性和冗余性来提高诊断结果的质量。据此，本文将研究信息融合技术在电力电子故障诊断中的应用，期望能够从多方面获取电路的多种有效故障特征信息，并加以综合分析利用，以处理电路故障诊断中的不确定性问题，最终达到提高电路故障诊断的准确性的目的。程。目前，对于电路故障的诊断多以选择节点电压、支路电流和温度为融合对象，该类对象的运行状态及各种故障征兆之间存在着一定的因果联系，这种关系很难用表达式表达出来『１］。基于神经网络是一个非线性的大规模连续时间自适应信息处理系统，可根据当前系统所接受的样本的相似性，确定分类标准，同时可采用特定的学习算法获取知识，得到不确定性推理机制，进而可对电路运行状态的不确定性模式能较好的识别出来闭。据此本文提出可采用神经网络与信息融合技术相结合应用在电力电子电路的故障诊断系统中，其系统设计如图１所示。由图ｌ可知所述的系统控制流程为：先对待测电路电压和电流进行检测，获取数据并进行采样，将采样后的数据分别用小波变换的方法进行预处理，提取出故障特征，再用

多源信息融合在故障诊断技术中的应用研究

总第２７５期
２１年第３期０１
计算机与数字工程
Ｃｏｕｅｍｐｔｒ＆．ｇｔｌｇｎｅｉｇＤｉｉａＥｎｉｅｒｎ
Ｖｏ．９Ｎｏ３Ｉ３．
多源信息融合在故障诊断技术中的应用研究
郭
（１３队９０３部
ｄｔｏｒｅａｄｃｌｕａｉｔｆｉｆｒａｉｎｓｕｃ．Ｔｈｎｔｅｖｌｉｎｒｃｉａｉｔｏｎｏｍａｉｎｆｓｎｓｎｎｆｕｔａａｓｕｃｎａｃｌｂｔｙｏｎｏｍｔｏｒｅｉｏｅｈａｉｔａｄｐａｔｂｌｙｆｒｉｆｒｔｕｉｇｕｉｇｉａｌｄｙｃｉｏ
敏
青岛２６１）６００
摘
要
从数据源的空间表示和信息源的可计算性两个方面阐述了信息融合应用于故障诊断的数学基础，后引入然
信息论中有关“ ”“ 熵、条件熵” “ 、平均条件熵” 互信息” 和“ 等概念，从信息论的角度证明了信息融合在故障诊断中的有效性和实用性。最后结合信息融合技术与装备故障诊断实践，出了具有通用性的信息融合故障诊断的模型框架。给
ｄａｎｓｓｉｔｓｉｉｄｔｒｕｈｉｔｏｕｉｇｔｅｃｎｅｔｏｎｒｐｉｇｏｉｓｅｔｆｈｏｇｒｄｃｎｈｏｃｐｆｅｔｏｙ，ｃｎｉｏｎｒｐｅｎｏｄｔｎｅｔｏｙ，ａｅａｅｃｎｉｏｎｒｐｎｔａ — ｉｖｒｇｏｄｔｎｅｔｏｙａｄｍｕｕｌｎｉｉ

基于信息融合的变压器故障在线检测

Ａｂｓｒｃ：ｐｒｃｆｆｕｌｄｔｃｉｎｆｒｔａｆｒｓｂｓｄｏｉｆｒａｉｕｓｏｎｔｃｏｏｙｗａｒｓｎｔｄ．ＴａｆｒｒｔａｔＡｎａｐｏａｈｏａｔｅｅｔｏｏｒｎｓｏｍａｅｎｎｏｍｔｏｎｆｉｅｈｎｌｇｓｐｅｅｅｒｎｓｏｍｅ
基于信息融合的变压器故障在线检测
电工电气（００．２１７Ｎｏ）
基于信息融合的变压器故障在线检测
戴劲峰
（苏省电力公司海安供电公司，江苏海安２６Ｏ）江２６０
摘
要：基于信息融合技术，给出了一种变压器故障的在线检测方法。通过建立不同的变压器模
ｏｍｔｏｎｆｉｎａｍｎｔｔｅｅｔｏｎｏｆｐａａｆｒａｉｕｓｏｉｉｇａｈｅｄｔｃｉｒｍｅｅｉｔｃｕｅｙｌｔｎａｌｓｉｔｒｄｒｆａｓｄｂａｅｔｆｕｔ．Ｓｍｕｌｔｏｅｕｌｈｏｔａｈｅｍｅｈｓａｌａｉｎｒｓｔｓｗｈｔｔｔｏｄｉｂｅｓ
型对变压器的运行状态进行估计，根据估计状态构造故障检测函数进行突变性故障在线检测。针对某些潜伏性故障引起的参数漂移问题，利用信息融合方法对绕组参数进行在线估计。仿真结果表明，该方法能够有效地进行突变性故障的检测，同时能够检测出导致变压器绕组参数漂移的潜伏性故障。
关键词：信息融合；变压器；故障检测；参数估计

信息融合技术在变压器故障诊断中的应用

信息融合技术在变压器故障诊断中的应用
信息融合技术在变压器故障诊断中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 多源数据融合：变压器故障诊断需要收集多种不同类型的数据，例如温度、振动、气体等，通过信息融合技术可以将这些多源数据进行整合和融合，从而更准确地判断变压器的健康状态和故障类型。

2. 特征提取和选择：通过信息融合技术可以将不同源的数据进行特征提取和选择，从而提取出对故障诊断有重要影响的特征和指标。

利用这些特征和指标，可以建立故障诊断模型，进一步提高变压器故障诊断的准确性和可靠性。

3. 数据关联和关联规则挖掘：信息融合技术可以对多源数据进行关联分析，挖掘数据之间的关联规则，从而发现变压器故障的潜在原因。

通过分析这些关联规则，可以找到故障的根本原因，并采取相应的修复措施，以防止故障再次发生。

4. 故障诊断和预测模型的建立：信息融合技术可以将多种故障诊断和预测模型进行融合，从而提高故障诊断的准确性和预测的准确性。

通过利用多种模型的优势，可以得出更可靠的故障诊断结果和预测结果。

综上所述，信息融合技术在变压器故障诊断中的应用，可以提高故障诊断的准确性和可靠性，降低维修成本，提高变压器的可靠性和运行效率。

多源信息融合技术在变压器故障诊断中的研究的开题报告

多源信息融合技术在变压器故障诊断中的研究的开题报告一、研究背景及意义电力变压器是电力系统中重要的电力设备之一，变压器的安全运行直接关系到电力系统的稳定可靠运行。

变压器故障的发生会给电力生产、输配电系统带来严重的损失和灾害性后果，甚至会导致电网瘫痪和爆炸事故，对安全稳定运行和电力供应保障构成很大威胁。

因此，对变压器故障的及时、准确诊断是电力系统运行管理的重要内容。

当前，变压器故障诊断主要依赖于传统的检测技术，如：热成像检测、红外热像检测、振动检测等，这些技术在变压器故障诊断上都发挥了一定的作用。

但是，这些技术都是单一的信息来源，缺乏多角度、多源、全面分析变压器的状况，因此诊断结果存在滞后、低准确度等问题，对实现对变压器故障的有效预警和及时维护存在欠缺。

多源信息融合技术是指利用多种不同的信息源，并将这些信息进行整合、分析和融合，以提高故障诊断和决策的准确性和可信度，在众多应用领域都有着广泛的应用。

将多源信息融合技术应用于变压器故障诊断中，不仅可以有效提高故障的检测准确率，同时还能够更好地分析故障的类型和原因。

因此，基于多源信息融合技术研究变压器故障诊断具有重要的现实意义和应用前景。

二、研究内容本研究将对变压器故障诊断中的多源信息融合技术进行深入研究，主要涉及以下内容：1. 收集不同类型的变压器故障数据，包括振动、红外热像、局部放电等多种数据源，形成多源信息数据集；2. 基于深度学习和机器学习算法，针对多源信息数据集进行特征提取和数据降维，增强故障特征的表达能力；3. 设计多模态信息融合模型，将不同数据源的特征集成到同一框架中，实现多源信息的融合；4. 验证模型的精度和有效性，包括数据集划分、模型训练和测试，以及效果评估等环节。

三、研究方法本研究主要采用深度学习、机器学习等方法，结合多模态信息融合技术进行研究。

1. 数据集的构建在收集变压器故障数据时，包括振动、红外热像、局部放电等多种数据源，构建多源信息数据集。

信息融合的故障诊断技术及应用

ｆｉｒａｅｏｔｅａａｍｉｉｇｓｉｓｂｈｌｖ］ｎｏａｉｎｆｓｏｏａａｆａｕｅａｄｔｔｇｅ，ｔｅａｌｅｂｄｎｈｄｔ．ｘｎｋｌｙｔｅｅｅｓｆｒｔｕｉｎｆｄｔ，ｅｔｒｓｎｓａｅｉｓｈｕｓｌｉｍｏｒｉｆｅｃｓｏｈｒｎｆｒｒＳｕｃｒｉｒｒｉｒｄｃｄＳｌｉｇｔｅｕｃｒｉｅｏｉｇｐｏｅｓｏｅｄａｏｉｎｕｎｅｆｅｔｓｍｅ ’ ｎｅｔｎｅｒｅｕｅ．ｏｖｎｈｎｅａｎｒａｎｎｒｃｓｆｔｉｇｓｓｌｔａｏａｏｓｔｓｈｎ
维普资讯
７６
传感器与微系统（ｒｎｄｃｒｎｉｙｔｅｈｏｏｉ）ＴａｓｕｅｄＭｃｓｍＴｃｎｌｅａｍｓｅｇｓ
２００６年第２５卷第９期
、
、
应用技术
、
信息融合的故障诊断技术及应用
吴宏岐，周妮娜，张小娟，高蕊
（宝鸡文理学院电子电气工程系，陕西宝鸡７１０）２０７
摘
要：介绍了信息融合的种类和层次，信息融合的基本特点，融合系统的构成及关键技术；析据融合技术与故障诊断原理融为一体，通过数据层信息融合、征层信息特融合、决策层信息融合，实现了基于数据融合技术的变压器故障诊断；减少了传感器不确定性误差的影响，
ＷＵＨｏｇｑ，ＨＯｉａＺＡＧＸａ－ａ，ＧＯＲｉｎ —ｉＺＵＮ — ，ＨＮｉｊｎＡｕｎｏｕ

科技成果——基于多源信息融合的智能感知电力变压器健康状态评估

科技成果——基于多源信息融合的智能感知电力变压器健康状态评估技术开发单位上海电力大学成果简介变压器设备进行状态监测是一种有效的手段，可随时对运行设备进行绝缘监测，发现设备内部隐患，能在不停电的状况下及时了解设备的运行状况，减少停电带来的经济损失，使得变压器的检修工作能够安全有计划的运行。

目前常用的变压器局放监测通常采用某一种局放检测方式，其频段处于不同区域，容易受到相应频段噪声干扰，影响评估结果。

本在线监测装置通过采用特高频、高频、超声波等局放通道，并含有变压器振动信号、铁心接地电流、夹件接地电流、变压器中性点接地电流、风机电流、油泵电流的信号在线监测。

上位机系统软件自动转换信号采集数据成图形方式和管理报表形式，局部放电量的数据、波形图、趋势图、多周期扫描图、二维图、三维图，振动信号的时域图、频域图、振动幅值、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度和振动相关性的数据和时间的序列趋势图。

最后，智能感知、分析与决策系统根据多源信息进行融合判决，评估变压器的健康状态，提高评估精度。

系统构成变压器在线监测系统主要由各类传感器、现场信号处理单元、信号采集单元、上位机组成。

每套系统包含一个数据中心，每个数据中心可控制多个现场信号处理单元，每个现场信号处理单元可采集多路传感器信号。

系统通过相应的传感器检测变压器内部发生的特高频局部放电信号、高频局部放电信号、超声波局部放电信号、振动信号、环境温湿度信号、负荷电压电流信号、铁心接地电流信号、夹件接地电流信号、中心点接地电流信号、风机电流信号、油泵电流信号，信号采集单元实时采集监测信息信号，采集数据送入数据中心后台监测单元，数据中心对采集数据进行可视化图谱统计分析，智能报警，显示局部放电量的数据、波形图、趋势图、多周期扫描图、二维图、三维图，振动信号的时域图、频域图、振动幅值、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度和振动相关性的数据和时间的序列趋势图，并通过显示屏进行显示，便于远程查看、操作和控制。

运用信息融合的电路故障诊断方法研究

信息融合技术作为一门交叉学科，军事领域已在获得广泛应用。近几年来，人们将信息融合技术应用
通过对正常电路板与故障电路板的端口特性进行比对，可以在不涉及电路功能、电、断没有联机测试条
于故障诊断领域。本文应用模糊集理论和Ｄｓ证据
理论，论述了基于多传感器融合的电路故障诊断方法的基本原理，提出了运用信息融合技术进行电路故
修改稿收到日：０１一ｌ７期２１Ｏ一１。
件下进行检测，则上适用于任何器件组成的电路。原
但是，方法只能将故障隔离到结点，该且难以判断高阻器件的故障。
诊断成本低、通用性强。但这些方法对不同的故障敏感度不同，且每种方法都有一定的局限性。这必然导致故障诊断不确定性，至出现漏检和误诊断的现象。甚
障诊断的新方法，而指导电路参数的测量、集、从采分
析和处理，为解决电子电路故障诊断的不确定性问题提供了一条新的途径。
小排序，成序列码ｃ（。最后，形ｚ）比较Ｃ（与ｚ）Ｄ（，同者对应的ｚ即为故障元件。该方法对容Ｚ）相
差电路和非线性电路均有效，但不能诊断多故障。由此可见，传统诊断方法虽然简单实用，但只能诊断某一类型的电路故障，不能诊断多故障现象，且存在诊断故障不确定性问题。对此，本文提出一种多传感器信息融合的电路故障诊断方法，以克服基于单一信息诊断方法的不足，提高故障定位准确率。

基于多模态信息融合的变压器在线故障诊断方法

基于多模态信息融合的变压器在线故障诊断方法目录一、内容概括 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与方法 (4)二、多模态信息融合技术基础 (5)2.1 信息融合的定义与分类 (6)2.2 多模态信息融合的技术框架 (8)2.3 多模态信息融合在变压器故障诊断中的应用前景 (9)三、变压器故障特征提取 (10)3.1 变压器故障类型及特点 (11)3.2 故障特征提取方法 (12)3.3 多模态信息融合下的故障特征提取 (13)四、多模态信息融合故障诊断模型 (14)4.1 模型构建思路 (15)4.2 模型结构设计 (17)4.3 模型求解方法 (18)五、实验验证与分析 (19)5.1 实验数据与评价指标 (20)5.2 实验结果与分析 (21)5.3 与其他方法的对比 (22)六、结论与展望 (24)6.1 研究成果总结 (24)6.2 研究不足与改进方向 (25)6.3 未来研究展望 (27)一、内容概括随着电力系统的不断发展，变压器作为电力系统中的关键设备，其安全稳定运行对于保障电力供应至关重要。

由于变压器的复杂性和长寿命，故障问题在实际运行过程中难以避免。

研究和开发一种有效的在线故障诊断方法具有重要意义，基于多模态信息融合的变压器在线故障诊断方法是一种新兴的诊断技术，它通过综合运用声学、电磁场、温度等多种传感器获取变压器的实时运行状态信息，并利用现代信号处理和机器学习技术对这些信息进行分析和处理，从而实现对变压器故障的准确诊断。

本文将详细介绍该方法的理论基础、关键技术以及实验验证结果，旨在为变压器在线故障诊断提供一种有效且实用的方法。

1.1 背景与意义传统的变压器故障诊断主要依赖于单一模态的信息，如油中溶解气体的分析、局部放电检测等，这些方法虽然在一定程度上能够识别出一些常见的故障，但在面对复杂、隐蔽的故障时，其诊断效果往往不尽如人意。

随着信息技术的不断进步，多模态信息融合技术在各领域得到了广泛应用。

变压器局部放电数据融合处理及故障诊断研究

变压器局部放电数据融合处理及故障诊断研究近年来，电力系统中的变压器故障给电网的安全稳定运行带来了巨大的挑战。

局部放电是变压器故障的早期预警指标之一，对于准确诊断和预防变压器故障具有重要意义。

因此，变压器局部放电数据的融合处理和故障诊断研究成为了电力领域一个重要的课题。

首先，对于变压器局部放电数据的融合处理进行研究是十分必要的。

变压器局部放电数据主要源自多种传感器，包括电容式传感器、电场传感器、电压传感器等。

各种传感器所采集的放电数据具有不同的特点和优势，因此，将这些数据进行融合处理可以更全面、准确地反映变压器内部的放电情况。

常用的融合处理方法包括主成分分析、小波变换和神经网络等。

通过这些方法，可以将多源数据进行综合分析和处理，提高对局部放电的故障诊断准确度。

其次，变压器局部放电数据的故障诊断研究对保障电力系统的安全运行至关重要。

通过对变压器局部放电数据的分析，可以有效判断变压器内部存在的故障类型和程度。

常见的变压器故障包括绝缘油老化、内部短路、绕组过热等。

通过对局部放电数据的处理和分析，可以预测故障的发展趋势，并采取相应的维修和保养措施，以避免变压器故障给电力系统带来的巨大损失。

另外，变压器局部放电数据的故障诊断研究还可以为变压器的在线监测和状态评估提供参考依据，提高电力系统的可靠性和安全性。

在变压器局部放电数据的融合处理和故障诊断研究过程中，还需要注意提高数据采集的准确性和可靠性。

变压器局部放电数据的采集存在许多干扰因素，如电磁干扰、环境噪声等，这些因素都可能对数据的准确性和可靠性造成影响。

因此，在采集过程中，需要合理选择传感器和监测设备，采用相应的滤波和增益调整技术，以提高数据的质量。

此外，还需要对采集的数据进行有效的储存和管理，以便后续的分析和处理工作。

总结而言，变压器局部放电数据融合处理和故障诊断是电力系统中一个重要的研究领域。

通过对变压器局部放电数据的融合处理，可以更准确地反映变压器内部的放电情况；而通过对数据的故障诊断，可以提前预防和处理变压器故障，保障电力系统的安全稳定运行。

多源检测数据融合的变压器故障诊断模型

多源检测数据融合的变压器故障诊断模型随着电力系统的不断发展，变压器作为电力系统的重要组成部分，其故障诊断技术也得到了广泛的关注。

变压器故障的早期诊断对于保障电力系统的安全运行具有重要的意义。

传统的变压器故障诊断方法主要依靠单一的检测手段，如红外热像、振动分析等，这些方法虽然可以对变压器的故障进行初步的判断，但是由于其所依赖的数据源单一，往往存在着误判率高、准确性低等问题。

因此，如何将多种检测手段的数据进行融合，提高变压器故障诊断的准确性成为了当前研究的热点之一。

本文提出了一种基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型，该模型可以综合利用多种检测手段的数据，提高变压器故障诊断的准确性。

具体而言，该模型主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、特征融合和分类诊断等五个部分。

数据采集部分主要是利用多种检测手段对变压器进行检测，获取多源数据。

具体而言，可以使用红外热像仪、振动传感器、声音传感器等多种检测手段进行数据采集。

由于每种检测手段所检测到的数据形式和数据量不同，因此在数据采集过程中需要对数据进行标准化处理，以便后续的特征提取和融合。

数据预处理部分主要是对采集到的数据进行去噪、滤波、降采样等预处理操作，以提高后续特征提取和融合的准确性。

具体而言，可以采用小波变换、高通滤波、低通滤波等方法对数据进行预处理。

特征提取部分主要是对预处理后的数据进行特征提取，以提取出具有代表性的特征。

具体而言，可以采用时域特征、频域特征、小波包特征等方法进行特征提取。

特征融合部分主要是将多种特征进行融合，以提高变压器故障诊断的准确性。

具体而言，可以采用加权平均、主成分分析等方法进行特征融合。

分类诊断部分主要是利用分类算法对特征融合后的数据进行分类诊断。

具体而言，可以采用支持向量机、人工神经网络等方法进行分类诊断。

为了验证该模型的有效性，本文对模型进行了实验验证。

实验结果表明，与单一检测手段相比，本文提出的基于多源检测数据融合的变压器故障诊断模型可以显著提高变压器故障诊断的准确性。

基于信息融合技术变压器的故障检测综述

基于信息融合技术变压器的故障检测摘要:电力变压器故障的多样性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性构成了故障诊断技术上的难点,仅靠单一的故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务。

把信息融合引入变压器故障诊断中,将油色谱分析与电气试验等其他信息相结合,建立基于信息融合技术的变压器故障诊断模型。

对变压器故障进行分层决策,不仅能判定故障性质,还能初步判定故障部位,提高故障诊断结果的准确性,最大限度地减小不确定性。

关键词:信息融合;变压器;故障诊断Abstract:As the faultinformation of power transformers has characteristics such as complementarities,redundancy and uncertainty,the diagnosis task can t be finished by the simple fault characteristic vector and the diagnosis method.The basic ideas of information fusion are introduced and DGA(Dissolved Gas Analysis)is combined tightly with other information such as the results of conventional electrical test of power transformer.The power transformerfault diagnosismodel based on information fusion is built.The models can diagnose both fault property and fault spot,so as to improve reliability and lower uncertainty in fault diagnosis.Key words:information fusion;power transformer;fault diagnosis绪论变压器是输变电系统中最重要的设备之一,其工况好坏直接影响系统安全。

电力变压器多源信息融合故障诊断技术研究

电力变压器多源信息融合故障诊断技术研究
汪舒;阳士宇;汪俊;范叶平;李志浩
【期刊名称】《通信电源技术》
【年(卷),期】2024(41)7
【摘要】文章深入研究传统电力变压器故障诊断数据来源单一、诊断结果准确性不足的问题,提出一种创新的故障诊断方法。

通过引入多源信息融合技术,提高电力变压器故障诊断的准确性和可靠性。

在本研究中,采用以深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)为基础,与DS证据理论相结合的方法。

首先,利用DBN特征提取和分类电力变压器的多个传感器数据。

其次,通过DS证据理论融合分类结果,从而得到最终的故障诊断结果。

最后,与传统方法相比,基于多源信息融合的电力变压器故障诊断方法大幅提升了故障诊断准确率,并且在多种类型的故障诊断中表现出良好的效果。

【总页数】3页(P73-75)
【作者】汪舒;阳士宇;汪俊;范叶平;李志浩
【作者单位】安徽继远软件有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM4
【相关文献】
1.多源信息融合技术在变压器故障诊断中的应用
2.信息融合的大型油浸电力变压器故障诊断研究
3.基于多源信息融合的电力变压器故障诊断方法研究
4.多源信息融
合在变压器故障诊断领域中的应用5.基于多传感信息融合的电力变压器绕组故障诊断方法
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智能信息融合技术用于变压器故障诊断的实践探索

智能信息融合技术用于变压器故障诊断的实践探索发布时间：2021-07-09T16:45:42.777Z 来源：《当代电力文化》2021年3月第7期作者：安洪群[导读] 在电力系统中，电力变压器是最常见也是最关键的电气设备之一安洪群（特变电工沈阳变压器集团有限公司辽宁沈阳 110144）摘要：在电力系统中，电力变压器是最常见也是最关键的电气设备之一。

对于电力部门而言，应当对电力变压器的潜在故障进行分析、诊断，从而保证变压器的安全稳定运行。

在电力变压器运行过程中，其故障类型与故障证照存在一定不确定性，并且各个故障间联系较为复杂。

基于此，本文对智能信息融合技术以及变压器故障的常见信息分类进行阐述，并对智能信息融合技术在变压器故障诊断中的应用做作出阐述。

关键词：智能信息融合技术；变压器故障诊断；绕组故障；模糊诊断前言：在电力系统运行过程中，电力变压器是否稳定运行对于供电质量有着直接影响。

然而不管是国内电力部门还是国外电力部门对于变压器故障的监测及诊断都具有较高关注度，在变压器运行过程中，多种因素会影响到电力变压器稳定性，且故障因素及故障类型较多，如何对各类信息进行处理运用，从而强化变压器故障诊断技术，成为了需要重点研究的问题一、智能信息融合技术概述智能信息融合技术是采用多个传感器发挥不同传感器间的差异性以及互补性，从而对单一传感器信息采集不充分的现象加以改善。

智能信息融合技术其在内容上包含了多方面的技术及理论，例如：模糊理论、估计理论、信号处理以及人工智能和神经网络等。

根据信息抽象性不同，智能信息融合主要分为三个层次：其一，融合数据。

即在所采集数据信息未处理之前就对信息进行分析，融合数据的传感器要求是匹配的，能够在初始数据中实现关联。

其二，融合特征。

通过将原始信息中所提取的特征信息进行融合分析、处理。

在这一过程中，所提取的特征信息应当是原始信息的充分统计量，进而根据多信息数据源进行分类、综合。

其三，融合决策。

电网故障诊断的多源信息融合方法研究的开题报告

电网故障诊断的多源信息融合方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着国家能源战略的实施，电网作为能源生产和传输的重要基础设施，不仅要保证能源的供给，还需要具备高可靠性、高安全性的特点。

然而，在现实中，电网故障是难以避免的，一些意外因素如天气、设备老化等，都会对电网运行产生影响。

因此，对于电网故障的快速诊断和准确定位，成为了保障电网稳定运行的关键技术之一。

目前，电网故障诊断的方法主要是基于数据和人工经验的结合，存在着诊断时间长、准确率低等问题。

为此，本项目拟通过多源信息融合的方法，将电网运行数据、网络通信数据、图像信息等多种数据进行融合，从而得出更加准确、深入的故障诊断结果。

二、研究内容及技术路线本研究主要包括以下内容：1.电网故障的多源信息获取：通过采集电网运行数据、SCADA数据、网络通信数据、图像信息等多种数据，形成多源信息数据集；2.基于多源信息的电网故障诊断算法设计：通过数据挖掘、深度学习等技术，对多源信息数据集进行分析和建模，得出电网故障的诊断结果；3.电网故障诊断结果的可视化和分析：通过可视化和分析手段，对诊断结果进行展示和分析，提高故障诊断的可信度和可解释性。

该研究的技术路线如下：数据采集—>数据处理与建模—>故障诊断算法设计—>结果可视化与分析—>算法优化三、预期目标与创新点预期目标：1.设计出一套高效的电网故障诊断系统，提高故障诊断的准确性和效率；2.为电网故障快速应急响应提供技术支持和决策依据；3.探索电网故障诊断方法的创新模式，为相关领域的研究提供新思路和新方法。

创新点：1.多源信息融合：将电网运行数据、网络通信数据、图像信息等多种数据进行融合，形成更加全面、深入的故障诊断结果；2.基于数据挖掘和深度学习的故障诊断技术：采用现代数据分析技术，提高故障诊断的准确性和效率；3.可视化和分析手段：提高故障诊断的可信度和可解释性，为电网故障的应急响应提供更加实用的技术支持。