摘要：为了充分利用海量样本中所蕴含的信息对变压器的潜在故障风险进行有效识别,采用云理论方法对不同故障类型下变压器油色谱数据与故障类型进行映射,建立了不同故障类型下不同气体的云分布模型,依此构造故障云判断知识库。同时,引入熵权法对油中气体指标的权重系数进行确定,结合云分布隶属度系数,提出变压器潜在故障风险的计算方法。通过对不同训练样本数目下准确判断率的比较,证明了该方法具备对数据的学习能力。与改进的三比值法及已有云理论方法进行了对比,结果证明了该方法的有效性及优越性。

关键词：变压器 数据挖掘 潜在故障 风险评估 云理论 

单位：国家电网公司华中分部; 湖北武汉430077; 华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室; 湖北武汉430074; 广东省电力公司梅州供电局; 广东梅州514021