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摘要
变压器是电力系统的一个重要设备。为了确保变压器安全运行,杜绝事故的发生,对变压器故障进行诊断就显得尤为重要。笔者提出了一种变压器在线实时故障诊断系统,设计了硬件电路,利用智能型气体传感器和物联网技术建立了数据传输网络,实现对变压器内部参数的智能采集;阐述了系统建模的理论和方法,利用贝叶斯、KNN和决策树等模型对变压器故障进行分类、预测,并比较三种模型的性能。结果表明:KNN与决策树模型对变压器故障分类、预测的正确率达到100%;贝叶斯模型分类、预测的正确率比较低,仅有84%。变压器在线实时故障诊断系统能够安全、稳定地运行,在变压器故障诊断中应用KNN和决策树模型是可行的,可供变压器在线监测和故障诊断参考。
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