基于线性分类器的充油变压器潜伏性故障诊断方法

油中溶解气体分析(DGA)是判别变压器内部绝缘状况及发现内部潜伏性故障的重要手段。文中介绍了一种基于线性分类器、以DGA数据为特征参数的充油变压器潜伏性故障的识别方法。运用该方法进行了大量的应用实例分析,并将识别结果与BP神经网络法以及IEC三比值法进行了对比。结果表明选用H2、CH4、C2H2、C2H4、C2H6、CO、CO2七种特征气体作为特征参数时,该方法显示出较高的准确度。