一种用于变压器故障诊断的贝叶斯网络优化方法

作者：仝兆景; 荆利菲; 兰孟月

来源：电子科技, 2023, 1-7.

DOI：10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.08.005

• 变压器
• 蝗虫算法
• 差分进化算法
• 模拟退火算法
• 油中溶解气体
• 贝叶斯网络
• 故障诊断
• 结构学习

针对变压器故障诊断效率低的问题，文中将油中溶解气体分析与人工智能方法相结合提出了一种改进的蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm，GOA)优化贝叶斯网络(Bayesian Networks，BNs)的变压器故障诊断方法。利用差分进化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)和与模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm，SA)对蝗虫算法进行改进，提高了算法的优化能力。将改进后的蝗虫算法应用于贝叶斯网络结构来学习构建变压器故障诊断模型，利用文中所提方法对变压器进行故障诊断。实验结果表明，该方法诊断正确率达到92.7%，与其他算法所构建的诊断模型相比，该方法具有更高的故障诊断准确率。

• 单位
  河南理工大学; 自动化学院