Fault Diagnosis of Oil-Immersed Transformers Based on the Improved Neighborhood Rough Set and Deep Belief Network

溶解气体分析 粗集 变压器 深信不疑网络 断层(地质) 工程类 数据挖掘 可靠性工程 计算机科学 模式识别(心理学) 人工智能 变压器油 人工神经网络 电压 电气工程 地震学 地质学
作者
Xiaoyang Miao,Hongda Quan,Xiawei Cheng,Mingming Xu,Qingjiang Huang,Liang Cong,Juntao Li
出处
期刊:Electronics [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:13 (1): 5-5 被引量:2
标识
DOI:10.3390/electronics13010005
摘要

As one of the essential components in power systems, transformers play a pivotal role in the transmission and distribution of renewable energy generation. Accurate diagnosis of transformer fault types is crucial for maintaining the safety of power systems. The current focus in research lies in transformer fault diagnosis methods based on Dissolved Gas Analysis (DGA). Traditional diagnostic methods directly utilize the five fault gases from DGA data as model input features, but this approach does not comprehensively reflect all potential fault types in transformers. In this paper, a non-coding ratio method was employed to generate 35 fault gas ratios based on the five fault gases, subsequently refined through correlation analysis to eliminate redundant feature variables, resulting in 15 significantly representative fault gas ratios. To further streamline the feature variables and remove non-contributing elements to fault diagnosis, an improved Neighborhood Rough Set (INRS) algorithm was introduced, leveraging symmetrical uncertainty measurement. By resorting to the proposed INRS, eight most representative fault gas ratios were selected as input variables for constructing a Deep Belief Network (DBN) diagnostic model. Experimental results on Dissolved Gas Analysis (DGA) data confirmed the effectiveness and accuracy of the proposed method.
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