申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司

申请日：2023-12-23

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851913A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06N7/01;G06N5/04;G16C20/20;G16C20/70;G01R31/62

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及一种基于溶解气体因果推理的电力变压器故障诊断方法和装置，包括获取电力变压器油中目标溶解气体集中各目标溶解气体的质量浓度值；对目标溶解气体的质量浓度值进行气体比例化和模糊化处理，得到目标溶解气体集的区间值集合；将得到目标溶解气体集的区间值集合输入到溶解气体模型，得到电力变压器的故障类型。本发明提出小样本数据下溶解气体因果模型生成策略，优化溶解气体模型生成过程，简化模型训练难度。同时减少了计算成本，解决了模型训练耗时长的问题。构建基于因果推理的电力变压器故障诊断模型，实现高可靠、可解释的电力变压器溶解气体故障诊断。本发明还涉及一种基于溶解气体因果推理的电力变压器故障诊断设备和存储介质。

主权项：1.一种基于溶解气体因果推理的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取电力变压器油中目标溶解气体集中各目标溶解气体的质量浓度质量浓度ppm值；对所述目标溶解气体的质量浓度质量浓度ppm值进行气体比例化和模糊化处理，得到所述目标溶解气体集的区间值集合；将所述目标溶解气体集的区间值集合输入到已训练的溶解气体模型，得到所述电力变压器的故障类型，其中，所述溶解气体模型是基于贝叶斯网络因果模型训练得到的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电力科学研究院有限公司;国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司 基于溶解气体因果推理的电力变压器故障诊断方法和装置

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