基于多变量数据融合的主变压器故障预测方法

本发明涉及变压器故障预测方法，具体涉及基于多变量数据融合的主变压器故障预测方法。首先利用多源数据融合技术，包括卡尔曼滤波或贝叶斯网络，对从主变压器收集包括温度、负载电流、油中溶解气体分析数据及绝缘材料状况的各种数据源进行整合，以获得状态描述，并进行信息增益评估以优化数据融合策略；然后选用处理非线性和多维数据的高级机器学习算法，包括随机森林、支持向量机或深度学习网络，构建故障预测模型，并使用历史故障数据及正常运行数据进行模型的训练与验证；最后引入实时数据处理系统，持续接收和处理变压器的监控数据，并设立预警系统，当预测模型输出的故障概率超过设定的预警阈值时，触发预警机制，以触发故障的及时预警。