摘要：针对电力变压器故障诊断中的故障特征量数量匮乏、携带的故障信息较为有限，致使故障判断效果不理想等问题，将电气试验数据等与油中溶解气体分析（DGA）相融合所获得的34种特征量作为故障特征量，以完善故障特征信息。在此基础上，将特征评估与核主元分析（KPCA）相结合，构建了一种基于特征评估与核主元分析的故障诊断方法。该方法首先通过特征评估来剔除不敏感故障特征量，以削弱它们对特征提取产生的影响；其次，对经过特征评估后的27维故障特征量进行核主元分析，降低故障特征量的维数；最后，将提取后的9维故障特征量作为输入故障特征向量，采用多分类相关向量机（M-RVM）方法进行故障分类。实例分析表明，该故障诊断方法不仅能有效弥补故障特征量单一等不足，而且更具一般性，其故障诊断准确率达到90．35％，可为故障信息有限情况下的电力变压器故障诊断提供参考。

关键词：电力变压器 故障诊断 特征提取 特征评估 核主元分析 

单位：西南交通大学电气工程学院; 成都610031