ỨNG DỤNG MẠNG BAYES TRONG CHẨN ĐOÁN LỖI MÁY BIẾN ÁP LỰC DỰA TRÊN PHÂN TÍCH KHÍ HÒA TAN (DGA)

Abstract

Bài báo đề xuất mô hình mạng Bayes (Bayesian Network) cho chẩn đoán lỗi máy biến áp lực dựa trên phân tích khí hòa tan (DGA), nhằm khắc phục hạn chế của các phương pháp truyền thống trong việc xử lý sự không chắc chắn của dữ liệu. Mô hình được xây dựng trên phần mềm GeNIe Academic với 500 mẫu tổng hợp bằng phương pháp Monte Carlo theo phân phối lognormal chuẩn IEC 60599, cấu trúc mạng học tự động bằng thuật toán PC và tham số ước lượng qua thuật toán EM, kiểm chứng bằng K-fold (K=10). Kết quả đạt độ chính xác tổng thể 83,2%. Đặc biệt, mô hình đạt độ chính xác 98,82% với AUC = 0,9968 đối với lỗi phóng điện năng lượng cao (D2). Ba đóng góp chính: (1) học cấu trúc tự động kết hợp kiểm chứng tính tương thích vật lý theo IEC 60599; (2) chuẩn hóa ngưỡng rời rạc hóa hoàn toàn dựa trên IEC 60599; (3) đánh giá hiệu suất theo từng lớp lỗi kèm ROC và AUC riêng biệt, cung cấp cơ sở định lượng cho bảo dưỡng dựa trên tình trạng.