摘 要
电力系统作为现代社会的重要基础设施，其稳定运行对经济发展和社会生活具有不可替代的作用，而变压器作为电力系统中的关键设备，其故障可能导致整个电力系统的瘫痪，因此对变压器故障进行准确诊断意义重大。本研究旨在探索有效的变压器故障诊断方法，以提高电力系统的可靠性与安全性。基于此，本文提出了一种融合多源信息的变压器故障诊断方法，该方法综合利用了变压器油中溶解气体分析、局部放电检测以及电气试验等多源数据，通过构建深度神经网络模型实现对变压器故障类型的精准识别。与传统单一检测手段相比，所提方法能够更全面地获取变压器运行状态信息，有效提升了故障诊断的准确性。实验结果表明，该方法对于不同类型变压器故障均能实现较高精度的诊断，且在复杂工况下仍保持良好性能。
关键词：变压器故障诊断；多源信息融合；深度神经网络
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 变压器故障诊断方法的研究现状 1
2 变压器故障机理分析 2
2.1 变压器常见故障类型 2
2.2 故障产生原因及影响因素 2
2.3 故障发展过程与特征 3
3 变压器故障诊断技术 3
3.1 基于油中溶解气体分析的诊断方法 3
3.2 基于电气参数变化的诊断方法 4
3.3 基于振动信号分析的诊断方法 5
4 故障诊断模型与算法 6
4.1 数据采集与预处理方法 6
4.2 模型构建与训练策略 6
4.3 算法优化与性能评估 7
结论 9
致 谢 10
参考文献 11
