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　　三、变压器故障诊断的技术研究
　　由于变压器具有复杂的制造工艺和运行环境，因此，变压器的故障往往也较为复杂，即使故障模式相同，也通常具有不同的故障特征，一种故障特征可能对应多种故障模式，即故障特征与故障模式不是一一对应的，二者间的关系极其复杂。因此，明确故障特征与故障模式之间的关系十分重要。在变压器故障诊断过程中最常用的技术即信息融合技术，该技术能够将所有的信息进行综合分析处理，将变压器的故障特征数据与其多维信息进行融合，使诊断结果更为准确，信息融合主要有以下几方面：
　　（一）融合数据层。对数据层进行融合，即利用传感器对原始数据分析处理，传感器无需进行任何处理，以此使其与数据实现更加贴切的融合，从而使得传感器与原始数据关联更加密切，在此基础上保证目标数据的顺利融合。融合数据层的方法有很多，加权平均法以及算术平均法等算法都可用于数据层的融合。
　　（二）融合特征层数据。信息融合的第二阶段即为融合特征层数据，首先在信息源中提取出特征数据，然后对其进行分析处理，提取出的特征信息应具备一定的统计意义，可以在一定程度上表示出整体，然后根据特征信息所反映出的信息，对原始数据进行分析处理。在融合特征层数据时，所用方法为模式识别技术，与第一阶段的区别在于，融合前对信息进行交换，将信息转化为统一的表现形式，然后将特征数据进行关联。该方法的优势在于，有效的压缩了信息，实现数据的实时处理，提高了信息分析和决策效率。
　　（三）融合决策层数据。信息融合的第三阶段即融合决策层数据，这也是信息融合的最后阶段。通过传感器对监测目标的原始数据进行初步处理并提取出特征数据，加以识别，之后对其进行关联，并根据相关标准作出决策，在此基础上还会指出故障部位和故障类型。
　　结语
　　综上所述，对变压器进行在线监测并及时诊断其故障是保证电力正常输出的重要任务。在对变压器进行在线监测时，可以运用局部放电、绕组变形、铁芯接地、变压器振动、绝缘电阻以及绝缘功率在线监测技术，而对变压器故障进行诊断时，可以采用融合数据层、融合特征层数据、融合决策层数据三阶段式的信息融合法进行诊断。只有做好了变压器故障的监测和诊断工作，才能为电力系统稳定供电。
　　参考文献
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　　[2]吴成年，徐洁，石颉，范永胜，胡晓花.变压器状态监测与故障诊断技术的现状及进展[J].电气制造，2013（08）：23-27.
　　[3]韩世军，朱菊.电力变压器在线监测与故障诊断系统的研究[J].数字技术与应用，2012（10）：127-129.