【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于变压器故障诊断领域，具体涉及一种油浸式变压器故障诊断方法、系统、电子设备及介质。
技术介绍
1、在电力系统中，油浸式变压器是关键设备之一，其故障可能导致电力系统的故障和事故。为了提高电力系统的可靠性和稳定性，及时准确地进行油浸式变压器故障诊断具有重要意义。
2、目前，针对油浸式变压器故障诊断已经有了一些研究成果。随着机器学习技术的发展，研究者采用人工智能模型诊断油浸式变压器的早期故障提高了诊断速度，然而，单一的机器学习诊断模型性能在许多情况下都存在准确性和可靠性不高的问题，因为它没有充分利用不同机器学习方法之间的多样性学习能力。
3、d-s证据理论是一种不确定性推理理论，也是贝叶斯理论的推广，可以有效地处理先验概率未知的不确定信息，弥补了单一机器学习诊断模型的不足。传统的d-s证据理论可以融合非高冲突的证据，然而当存在高冲突证据时，冲突因子为1，传统的d-s证据理论融合规则失效。在实际问题中，机器学习算法的输出结果间可能存在高冲突，因而传统的d-s证据理论可能会产生违反直觉的结果，降低故障诊断精度和
【技术保护点】
1.一种油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：
3.根据权利要求1所述的油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：
4.根据权利要求1所述的油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：
5.根据权利要求1所述的油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤四具体包括：
6.一种油浸式变压器故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及...
【技术特征摘要】
1.一种油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：
3.根据权利要求1所述的油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：
4.根据权利要求1所述的油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：
5.根据权利要求1所述的油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤四...
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