摘要：电力变压器油中溶解气体分析DGA（Dissolved GasAnalysis）是电力变压器故障诊断的重要方法，为了克服模糊C一均值算法存在的聚类中心数不容易确定，以及容易陷入极小的问题，在运用改进遗传算法的基础上。探讨了一种将自适应遗传算法和模糊C-均值相结合的遗传一模糊聚类算法，并将其应用于DGA电力变压器数据分析，实现了变压器的故障诊断。实验数据表明：该算法收敛速度快，能有效地对样本进行聚类，提高了识别故障率。

关键词：电力变压器 溶解气体分析 遗传算法 故障诊断 

单位：南京航空航天大学自动化学院 江苏南京210006 济南大学控制工程学院 山东济南250002