信息缺失下变压器状态预警方法

为了解决变压器状态信息间的弱关联问题,从而准确预警变压器的异常状态,引入信息决策理论构建变压器信息决策表,并提取了变压器状态决策规则。通过信息决策表中各决策规则之间的近似关系,提出了概率化表征变压器状态的方法,实现了信息缺失下的变压器状态预警。此外,基于属性依赖度理论,提出了结合遗传算子的最优属性核计算方法,该方法通过提取分析信息决策表的关键条件属性,完成了变压器状态预警规律的总结和发现。采用64个案例验证了所提方法的有效性,并示例说明了变压器状态预警规律的发现过程。研究结果表明:状态预警方法的正判率约为81.3%,该方法能够在信息缺失下预警变压器状态,并具有自学习优化能力,预警精确度会随状态信息的增多而不断提升。变压器状态预警方法能够为变压器智能化运维和风险管控提供理论指导。