摘要：由于电力变压器的故障原因、故障现象和故障机理间存在着随机性和模糊性等不确定因素,故障特征量和故障征兆间没有明确的一一对应关系,为了用特征量的数值大小来衡量和确定故障发生的原因和严重程度,在深入对变压器油中溶解气体分析的基础上,按照聚类分析的思想,运用模糊C-均值聚类分析原理（Fuzzy C-Means,FCM）和IEC三比值法,将这两种故障类型识别的方法在特征气体诊断分析中进行有效结合,建立了多诊断方法的系统框架。该法可以定量地确定故障在特征气体空间上的聚集效应,从而达到对故障进行自动合理分类的目的。仿真得出该方法正判率为98.1%,较IEC比值法、FCM算法的正判率分别提高了3.6%、4.5%。结果表明该方法具有很高的可行性和有效性。

关键词：油中溶解气体 故障诊断 聚集效应 iec三比值法 聚类分析 

单位：华中科技大学电气与电子工程学院; 武汉430074; 长沙理工大学电气与信息工程学院; 长沙410076; 国网武汉高压研究院; 武汉430074