摘要：针对三比值法用于变压器故障诊断缺编码以及各种人工智能方法抗干扰能力不足等问题,提出了综合RapidMiner与改进粒子群极限学习机算法RM-MPSO-ELM的变压器故障诊断方法。该方法利用RapidMiner工具,结合变压器样本数据,挑选出与故障类型最相关的输入变量,并针对极限学习机算法参数选择困难的问题,利用改进粒子群优化算法进行了参数优化。最后,使用极限学习机算法对变压器的潜在故障进行识别,并将之与IEC三比值法、支持向量机方法以及不同组合的极限学习机算法的诊断性能进行了比较。结果表明,本文所提方法具有更高的诊断精度。

关键词：油浸式变压器 油中溶解气体分析 特征值选择 极限学习机 故障诊断 

单位：四川大学电气信息学院; 成都610065; 四川电力设计咨询有限责任公司; 成都610094