杨杰明，沈胜楠，董玉坤，曲朝阳，刘志颖

(1.东北电力大学信息工程学院，吉林 吉林132012； 2.哈尔滨理工大学电气与电子工程学院，黑龙江 哈尔滨 150080； 3.国网河北省电力公司信息通信分公司，河北 石家庄 050000)

基于数据不确定性的变压器故障诊断研究

杨杰明1，沈胜楠2，董玉坤3，曲朝阳1，刘志颖1

(1.东北电力大学信息工程学院，吉林 吉林132012； 2.哈尔滨理工大学电气与电子工程学院，黑龙江 哈尔滨 150080； 3.国网河北省电力公司信息通信分公司，河北 石家庄 050000)

针对采集的变压器油中溶解气体数据的波动性和不确定性，通过引入蒙特卡洛算法进行数据处理.根据油中溶解气体试验，将处理后的变压器油中溶解气体数据进行两两比值.分别根据变压器运行规程、DGA知识以及模糊c均值聚类法对气体含量和比值进行离散化处理，再进行属性约简，并将约简结果作为神经网络的前置输入，对神经网络训练及故障进行诊断.实验结果表明，该方法可以对变压器故障进行准确判定，具有更好的工程实用性.

不确定数据；蒙特卡洛；粗糙集；神经网络

大型电力变压器是电力系统核心的变电设备，电力变压器安全与否直接影响着整个电力系统的安全运行水平.[1-3]因此，对变压器进行故障以及状态评估，从而确定变压器的运行状态以及故障类型具有十分重要的实用意义[4].在变压器实际运行中，由于采集方式、测量设备以及相关技术手段的限制，都会导致采集数据的波动性以及不确……