基于多传感器融合的变压器故障诊断和状态感知方法

本发明提供了一种基于多传感器融合的变压器故障诊断和状态感知方法，属于变压器维护技术领域，结合多传感器融合技术获得相关数据并结合电力变压器油中溶解气体、顶层油温等重要状态参量和环境气象的历史数据，通过状态参量预测模型获取未来时期的参数的可靠数值，再利用运行状态分类器对未来运行状态在正常和各故障类型间的相应的概率分布计算，选取最大置信概率的运行状态为变压器未来的参考运行状态。通过深度学习算法对变压器多源信息进行融合分析，实现了设备故障诊断和状态预测与感知，在克服原始数据少、缺失信息的前提下降低模型训练数据量和提高预测精准度，具有良好的创造性和实用性。