1、電力傳輸與人們的生產(chǎn)、生活息息相關(guān)，油浸式變壓器是輸配電系統(tǒng)中關(guān)鍵的樞紐設(shè)備，為了不對生產(chǎn)、生活產(chǎn)生影響，及時而準(zhǔn)確地檢測出油浸式變壓器早期潛伏性故障，保證變壓器正常、穩(wěn)定運行，顯的尤為重要。本文針對如何提高油浸式變壓器故障診斷正確率的問題展開研究，對已有方法進(jìn)行深入研究，并對其進(jìn)行改進(jìn);在此基礎(chǔ)上提出了一種極限學(xué)習(xí)機與D-S證據(jù)理論相結(jié)合的故障診斷方法。
　　論文首先針對極限學(xué)習(xí)機缺乏概率輸出的問題，引入了多分類概率極限學(xué)習(xí)機的

2、方法，此方法先將多分類問題分解為多個二分類問題，再使用Sigmoid函數(shù)將二分類極限學(xué)習(xí)機輸出映射為概率輸出，然后通過求解一個二次規(guī)劃問題，使多個二分極限學(xué)習(xí)機的概率輸出融合為多分類概率輸出，將多分類概率極限學(xué)機應(yīng)用于變壓器故障診斷，為變壓器故障診斷提供了概率參考;文中還對D-S證據(jù)理論存在沖突證據(jù)時，會存在融合結(jié)果與實際結(jié)果不符的問題，對其進(jìn)行改進(jìn)，為此本文引進(jìn)證據(jù)體相似度的概念，計算出證據(jù)集的加權(quán)平均值，確定證據(jù)集主元后，對證據(jù)集進(jìn)

3、行修正，使證據(jù)融合在有沖突的情況下，也有較強的處理能力。其次，本文將多分類概率極限學(xué)習(xí)機與改進(jìn)的D-S證據(jù)理論相結(jié)合，建立基于信息融合技術(shù)的故障診斷模型，將整個診斷過程分為初步診斷層和融合診斷層。本文將油浸式變壓器DGA氣體的原始數(shù)據(jù)構(gòu)造為氣體含量、氣體比值、三比值三個特征向量作為初步診斷層的輸入，得到三個概率輸出，然后使用改進(jìn)的D-S證據(jù)理論進(jìn)行融合診斷，得到最終的診斷結(jié)果。最后，本文在以上研究內(nèi)容的基礎(chǔ)之上，設(shè)計并實現(xiàn)了基于信息融合