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摘要
针对电力变压器状态评价过程中存在的不确定性，提出一种基于云相似度和证据融合的电力变压器状态评价方法。首先，考虑到各指标在状态等级边界处的随机性与模糊性问题，采用云模型来建立状态评价的基本框架。其次，为兼顾状态等级划分的严明性和模糊性，采用改进的云熵优化算法确定云模型的熵值。然后，考虑到指标数据本身的不确定性，利用正向云发生器和云合成算法生成各试验项目待识别云和标尺云，并采用模糊贴近度计算二者间的相似度作为证据源的基本概率分配。最后，采用考虑证据可信度和不确定度的冲突证据修正方法修正证据源，并融合不同证据以判断电力变压器的最终状态。经实例验证，相较于传统方法，所提方法能够有效处理状态评价过程中的不确定性，评价结果符合电力变压器的真实情况，对电力设备状态评价有一定参考价值。
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