【精彩论文】基于多预测模型融合的电力变压器安全预判

观点凝练

摘要：为解决传统分析措施未能将多源异类的数据信息纳入电网设备故障征兆分析及基于小样本单一算法难以较好应对多种故障类型设备诊断的问题，构建一种不同类型电网设备相关数据的统一化、标准化方法。采用卡方分布算法通过对数据相关性挖掘进行特定故障类型征兆集的选择，以避免层次分析法、格林兰验证等故障征兆集分析方法存在人工经验干扰。构建了一种多算法融合决策方法来避免单一算法决策的弊端。通过实例验证了对电力设备的单一故障类型寻找故障征兆集比针对设备选择故障征兆集具有更好的简约效果与预判准确率。实例还验证了所提融合算法效果好于单一算法。
结论：本文对不同类型的数据提出了统一化方法并用于实例研究，采用了卡方分布算法针对特定电网设备的特定故障类型进行其故障征兆集的挖掘，通过多算法预测结果的融合决策对电网设备故障进行诊断，得出以下结论。

（1）多源数据是分析电网设备故障的重要信息来源，挖掘不同数据之间的内在联系，需要构建一种可行的多源数据预处理方法，为不同类型数据分析同种故障提供信息来源。

（2）针对特定设备的特定故障挖掘的故障征兆集较针对特定设备的故障征兆集小，但其故障征兆集所包含的信息足以支撑该故障类型的预测。

（3）多源信息融合的决策分析方法符合用于电网设备故障挖掘的数据日益丰富的发展趋势，该方法更适用于电网设备的多故障类型预判。

引文信息

李典阳, 张育杰, 王善渊, 等. 基于多预测模型融合的电力变压器安全预判[J]. 中国电力, 2020, 53(1): 72-80.LI Dianyang, ZHANG Yujie, WANG Shanyuan, et al. Safety prejudging method for power transformer based on multi-prediction model fusion[J]. Electric Power, 2020, 53(1): 72-80.

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编辑：杨彪

审核：方彤

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