虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型

传统主变压器低压侧故障诊断模型需要大量故障特征数据;且故障特征数据不相互独立,很难找到最合适的特征实现故障诊断。为此,提出一种新的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。介绍了虚拟现实变电站主变压器低压侧典型故障,主要包括漏电故障和短路故障,对这两种故障进行分析,发现出现故障时电压电阻变化特征,为建立故障诊断模型提供依据。依据贝叶斯定理,利用某对象的先验概率,通过贝叶斯公式求出其后验概率,构建单层贝叶斯分类器。在此基础上,利用径向基神经网络将故障类变量看作属性变量的父节点,构建故障特征相互独立的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。实验结果表明,构建模型能够准确诊断低压侧故障,具有很高的应用性。