[发明专利]电力变压器故障深度诊断方法及终端设备在审
| 申请号： | 201711310160.6 | 申请日： | 2017-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN108196143A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 高树国;夏彦卫;李刚;范辉;潘瑾;刘宏亮 | 申请（专利权）人： | 囯网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网公司;国网河北能源技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/00 | 分类号： | G01R31/00 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 050011 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明适用于变压器故障诊断技术领域，提供了一种电力变压器故障深度诊断方法及终端设备。该方法包括：根据第一训练数据集训练第一深度信念网络模型，并根据所述第一深度信念网络模型对第一待测数据进行诊断，得到第一诊断结果；根据D‑S证据理论融合所述第一诊断结果和多个第一诊断证据，确定故障部位；根据所述故障部位对应的第二训练数据集训练所述故障部位对应的第二深度信念网络模型，并根据所述故障部位对应的第二深度信念网络模型，对第二待测数据进行诊断，得到第二诊断结果；根据D‑S证据理论融合所述第二诊断结果和多个第二诊断证据，确定故障原因。本发明能够减少变压器故障诊断中数据存在的不确定性问题，提高诊断精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 诊断 故障部位 信念网络 诊断结果 变压器故障诊断 电力变压器故障 训练数据集 证据理论 终端设备 不确定性问题 故障原因 精准度 融合 证据 | ||
【主权项】：
1.一种电力变压器故障深度诊断方法，其特征在于，包括：根据第一训练数据集训练第一深度信念网络模型，并根据所述第一深度信念网络模型对第一待测数据进行诊断，得到第一诊断结果；根据D‑S证据理论融合所述第一诊断结果和多个第一诊断证据，确定故障部位；根据所述故障部位对应的第二训练数据集训练所述故障部位对应的第二深度信念网络模型，并根据所述故障部位对应的第二深度信念网络模型，对第二待测数据进行诊断，得到第二诊断结果；根据D‑S证据理论融合所述第二诊断结果和多个第二诊断证据，确定故障原因。
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