摘要：传统的最优聚类、分类技术,需要对聚类原型做球形假设,若将其应用于溶解气体分析（DGA）数据表诊断故障分类问题将存在不符合聚类本质的问题。为此将密度聚类方法引入DGA数据的故障诊断,取消了对聚类原型做形状假设,实现了DGA样本聚类的无监督型分析。该方法实现如下：①利用非参数密度估计方法估计样本空间概率密度函数,并以概率密度函数作为聚类依据,密度函数值较大的区域将有可能作为类簇原型区;②利用非参数估计方法直接估计出概率密度函数的梯度场;③依据概率密度函数的梯度分布确定聚类原型,进而利用峡谷搜索法思想建立聚类划分;④最后利用类簇划分的边界确定变压器故障的区分边界。试验结果表明,该方法实现了基于密度的自然值域划分,能够做到比现有的人工划分方式更加细致地划分,为研究DGA样本表特性提供了一种新的可行途径。

关键词：密度聚类 聚类原型 划分 非参数估计 故障分辨率 

单位：武汉大学电气工程学院 武汉430072 华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室 北京102206 河南省电力公司市场营销部 郑州450052 河南省信阳市电力公司 信阳464000