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锡林浩特供电局，内蒙古 锡林浩特 026000 摘 要： 文章从模式识别的角度出发，提出在应用DGA对电力变压器进行故障诊断的过程中，若能 针对具体的分类模式，提取出能够区别不同类别模式的“选择性”的信息，将有利于提高诊 断效果；对放电与过热故障的气体特征、电路过热与磁路过热故障的气体特征进行选择和测 试，表明根据不同的分类模式进行气体特征提取对提高故障识别效果将是有益的。关键词：变压器；故障诊断；模式分类；特征提取中图分类号：TM85 文献标识码：A 文章编号：1007—6921200817—0074—02应用油中溶解气体分析Dissolved Gas Analysis 简称DGA进行变压器故障诊断属于模式识 别中的模式分类问题；特征提取是其中的关键环节，特征提取是否得当直接关系到诊断的效 果。通常，人们在基于DGA 样本进行变压器故障识别时，无论采用哪种故障分类方式，往往 是直接利用DGA样本的模式特征、四比值法或IEC三比值法等，并没有针对具体的分类模式， 先提取出与故障模式分类有关的特征信息进行识别，以致造成诊断效果不够好。为此，本文 提取了放电与过热故障的气体特征、电路过热与磁路过热故障的气体特征，并应用模糊模式 识别方法进行了测试，测试结果表明提取出合适的特征信息确实有利于提高变压器的故障识 别率。1 提取油中溶解气体特征的必要性模式分类的过程需要通过特征提取，将模式空间映射为特征空间，再通过合适的分类器将特 征空间映射为类型空间；其中特征提取是一个关键性的环节。在基于DGA技术进行变压器故 障诊断的过程中，一般人们是直接利用DGA样本的特征，如在使用DGA样本时，通常选用H2 、CH4、C2H4、C2H6、C2H2、 CO、CO2这七种气体或其中的五六种作为故 障的模式特征。这实际上是直接将模式空间映射到类型
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