一种基于贝叶斯网络的变压器故障诊断方法

本发明公开了一种基于贝叶斯网络的变压器故障诊断方法，首先基于MWST‑MTE‑K2算法进行贝叶斯网络结构学习，即先建立最大支撑树MWST，将最大支撑树MWST中的最大节点度作为最大父节点数目，并根据MTE算法得到节点的排列顺序，再将节点的排列顺序和最大父节点数目输入到K2算法中进行贝叶斯网络结构学习后，使用启发式算法，选出最优贝叶斯网络结构；最后基于最优贝叶斯网络结构构建变压器故障诊断模型，采用变压器故障诊断模型进行变压器故障类型的诊断。本发明提高了结构学习的准确性，更好地维护了网络结构的逻辑性和连贯性，从而提高了变压器故障诊断的准确率。