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电力变压器结构复杂,其发生故障的形式错综复杂。传统的电力变压器故障诊断方法是对变压器进行离线电气试验,这种方法难以实时检测故障且可能造成过度检修；另一种方法是基于油中溶解气体分析的故障诊断方法,该方法对检测故障非常有效,但不能对故障进行定位。因此,本文研究并开发了电力变压器故障诊断系统。论文的主要成果如下：1、提出基于Huffman树型支持向量机故障分类器的设计。首先将基于Huffman树型的故障分类器运用在变流器的故障诊断上,在MATLAB上建立三相逆变器模型并获取66个故障波形,利用小波分析和奇异值分解方法提取故障波形特征值,然后利用基于Huffman树的支持向量机进行波形分类,实验结果显示基于Huffman树支持向量机对时序序列的分类准确率达到95%以上；本文将基于Huffman树型支持向量机的故障分类器应用到电力变压器的故障诊断中,该分类器能实现对变压器的10种性质的故障进行分类,实验结果显示分类准确率达到90%以上。2、针对电力变压器故障机理复杂多样的特征,提出了基于知识库为核心的电力变压器故障诊断专家系统,建立了以油中溶解气体分析(DGA)知识库、绝缘系统检测知识库、油中微水含量检测知识库三个知识库信息融合的故障确诊策略。其中,针对油中溶解气体分析知识库中知识量大的特征,使用规则置信度对一故障信息可匹配多条规则知识的情况进行冲突消减；根据电力变压器故障种类概率呈现中间大两头小的特点,建立动态知识库模型以存入变压器近期故障,推理机进行推理时首先扫描动态知识库。实验结果表明,该专家系统在检测变压器故障时表现出了较高的准确率和较高的诊断速率。3、本文以VS2008为开发工具、Microsoft SQL Server2005为后台数据库,设计开发了电力变压器故障诊断系统软件,该系统软件包括6个功能模块,实现查看实时状态,浏览数据,进行设备和用户的管理、设置采样计划、查看系统日志等功能。该系统集成了基于知识库的变压器专家系统,以实现自动分析并处理接收的变压器数据,对变压器进行故障分析并给出处理建议。现场应用结果表明,该系统能够很好地实现对电力变压器状态的实时监控。