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摘 要

电力变压器作为电力系统中一个关键设备，变压器发生故障将会对整个电力系统的安全性和稳定性造成很大的影响，因此关于变压器的故障诊断技术在国际上受到广泛关注和研究。

本文采用基于决策粗糙集的代价敏感分类的方法。决策粗糙集考虑到代价不均衡问题，用其进行计算时不需要先验知识，可以直接根据数据来获取规则。代价敏感能够处理不完备的数据，可以通过调整样本在训练过程中的权重，使分类器在分类过程中具有最小误分类代价。

本文利用多类决策粗糙集实现电力变压器的故障诊断，首先对原始数据进行离散化，建立决策表，根据决策表求出先验概率，结合损失函数求出阈值，通过得到的阈值获得规则模型，并结合变压器历史故障数据样本对模型进行仿真实验，实验结果表明了多类决策粗糙集方法是有效的。

关键词：决策粗糙集 多分类 变压器 故障诊断 代价敏感

Application of Multi-class decision-theoretic rough sets in transformer fault diagnosis

Abstract

Power transformers as a key device in the power system, transformer failure will cause a great impact on the security and stability of the entire power system, and therefore on the transformer fault diagnosis technology received extensive attention and research in the international arena.

In this paper, the cost-sensitive decision-making based on rough set classification methods. Rough Set Decision imbalance taking into account the cost, do not need prior knowledge when calculated using it, you can directly access rules based on the data. Cost-sensitive can handle incomplete data, you can adjust the sample weights in the training process of weight, so that the classifier has a minimum misclassification cost in the classification process.

In this paper, the use of many types of rough set decision-making power transformer fault diagnosis, the first discrete raw data, build decision tables, decision table based on the prior probability obtained, combined with the loss of function determined threshold, the rule model obtained by obtaining a threshold value, combined with historical fault data samples transformer model simulation experiment results show that the multi-class decision-rough set method is effective.

Key Words: Decision-theoretic rough sets; Multi-class;Power transformers; fault diagnosis;cost-sensitive

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题研究背景和意义 1

1.2 变压器故障诊断的研究现状 1

1.3 课题研究的主要内容 4

第二章 粗糙集理论及其应用 5

2.1粗糙集理论 5

2.1.1基本概念 5

2.1.2粗糙集的特点及其应用 7

2.2决策粗糙集理论 9

2.1.1贝叶斯决策理论 9

2.1.2决策粗糙集模型 9

第三章 多类决策粗糙集模型 12

3.1多类代价矩阵 12

3.2决策规则及风险 12

3.2.1 决策规则的基本概念 12

3.2.2 风险损失 13

3.3算例算法 16

第四章 基于多类决策粗糙集的变压器故障诊断 19

4.1基于多类决策粗糙集的故障诊断流程 19

4.2故障诊断决策表的建立 20

4.2.1决策表建立 20

4.2.2数据离散化 21

4.3 决策规则提取 23

4.4 实验结果及分析 25

第五章 结语 28

参考文献 29

致谢 31

第一章 绪论

1.1 课题研究背景和意义

现如今，随着社会建设的步伐加快，各个行业对于电力的需求也在不断地扩大，加上现代电力系统的日趋复杂，对电力设备运行的安全性和稳定性要求在不断提高。变压器作为电力系统中的重要设备之一，它的运行是否安全关系到电力系统的安全与稳定。但因电力变压器的内部结构复杂，导致故障的发生原因极度模糊，加之电力变压器故障的类型繁多，要正确找到故障发生的位置和故障的类别并不容易。

随着电力产业的扩展，电力变压器正朝着高压和大容量的目标扩展，可是跟着电压等级的升高和容量的增大，电力变压器的故障率也在不断攀升，电力变压器故障诊断技术在国际上成为研究的重点。变压器故障诊断的难点主要有两点：一是绝缘老化的过程是渐进和缓慢的，其次是引起故障的原因是多样和复杂的，这些都与电力变压器的工作状态、机器型号和历史运行记录等等有紧密的关系。有一套能够及时正确对变压器故障的快速诊断的方法，虽然不能完全做到避免故障的发生，但是对于电力系统的安全性和可靠性有着发展性的作用。

1.2 变压器故障诊断的研究现状

近些年来，跟随人工智能机器和传感器飞速地发展，电力变压器的状况监测、故障的分析和诊断得到飞速进展。使用油中溶解的特征气体的分析技术与人工神经网络、专家系统和模糊逻辑等技术相结合的方法成功地得出了对变压器内隐藏的故障的诊断，这样不仅保证了故障诊断的准确性，还大大提高了故障诊断的成功率。

1.基于油中溶解气体组分比例的诊断方法

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