【摘 要】
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为分析变压器在运行过程中状态的变化并准确地预测变压器的故障，本文提出一种基于隐马尔可夫模型的变压器故障预测技术，并针对隐马尔可夫模型在模型训练时参数易陷入局部最优化的情况，利用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的优点对其中的Baum-Welch算法和初始参数进行优化，形成精准度更高的模型，并验证了优化后效果。另外，将高斯混合模型作为聚类方法，引入“亚健康”概念来丰富变压器的状态类
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为分析变压器在运行过程中状态的变化并准确地预测变压器的故障，本文提出一种基于隐马尔可夫模型的变压器故障预测技术，并针对隐马尔可夫模型在模型训练时参数易陷入局部最优化的情况，利用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的优点对其中的Baum-Welch算法和初始参数进行优化，形成精准度更高的模型，并验证了优化后效果。另外，将高斯混合模型作为聚类方法，引入“亚健康”概念来丰富变压器的状态类型，从变压器的溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis,DGA）数据集中提取不同健康状态特征，建立溶解气体与状态类型的特征联系。建立优化后的隐马尔可夫模型，从不同的健康状态评估各个状态的转移概率矩阵。在故障预测方面，综合DGA历史运行状态，利于隐半马尔可夫模型预测，所得的结果与实际历史情况相比较，准确度较好。
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