一种基于聚类算法的变压器故障诊断系统

摘要

本发明公开了一种基于聚类算法的变压器故障诊断系统，包括：样本采集模块，用于采集变压器的油中溶解气体数据，并将所述油中溶解气体数据作为原始样本；数据预处理模块，用于对原始样本中的数据进行清洗和筛选预处理；样本分析聚类模块，用于采用改进的K‑means聚类方法对预处理后的原始样本进行聚类分析，得到训练样本和测试样本；神经网络训练模块，用于构建神经网络，并进行优化训练，确定隐藏层的个数、中心位置、宽度以及输出权值；故障类别判断模块，用于向训练好的神经网络输入训练样本，求解后验概率，判断故障类别。本发明容易实施、能够提高故障诊断正确率及工作效率。

主权项

一种基于聚类算法的变压器故障诊断系统，其特征在于，包括样本采集模块、数据预处理模块、样本分析聚类模块、神经网络训练模块和故障类别判断模块；所述样本采集模块用于采集变压器的油中溶解气体数据，并将所述油中溶解气体数据作为原始样本；所述数据预处理模块，用于对原始样本中的数据进行清洗和筛选预处理；所述样本分析聚类模块，用于采用改进的K‑means聚类方法对预处理后的原始样本进行聚类分析，得到训练样本和测试样本；所述神经网络训练模块，用于构建神经网络，并进行优化训练，确定隐藏层的个数、中心位置、宽度以及输出权值；所述故障类别判断模块，用于向训练好的神经网络输入训练样本，求解后验概率，判断故障类别。