基于MATLAB的PNN神经网络电力变压器故障智能分类系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现概率神经网络（PNN）算法，通过分析变压器油中溶解气体含量、温度等运行参数，对电力变压器故障进行高效分类与智能识别，提升故障诊断准确性与响应速度。

详 情 说 明

基于PNN神经网络的电力变压器故障智能分类系统

项目介绍

本项目利用概率神经网络（PNN）算法，构建了一套电力变压器故障智能分类系统。系统通过分析变压器运行过程中的关键参数（如油中溶解气体含量、温度、负载电流等），对变压器故障类型进行自动识别与分类。该系统能够快速诊断常见故障（如局部放电、过热故障、电弧放电等），为电力系统运维人员提供及时、准确的决策支持，提升设备维护效率与可靠性。

功能特性

• 智能故障分类：采用概率神经网络（PNN）算法，实现对多种变压器故障类型的精确识别。
• 多源数据支持：支持输入包含氢气(H₂)、甲烷(CH₄)、乙炔(C₂H₂)等油中溶解气体含量，以及温度、电流等运行参数的数据。
• 灵活数据导入：可接受CSV或Excel格式的数据文件，数据格式为数值矩阵，每行一个样本，每列一个特征。
• 结果可视化：提供分类结果的置信度分析，并生成混淆矩阵、准确率曲线等可视化图表，便于结果分析。
• 鲁棒性处理：集成数据归一化预处理与交叉验证机制，确保模型泛化能力与分类稳定性。

使用方法

1. 准备数据：将变压器运行参数数据整理为CSV或Excel文件，确保每行代表一个样本，每列代表一个特征。
2. 运行系统：执行主程序文件，根据提示选择数据文件路径。
3. 查看结果：系统将输出故障分类结果、各类别置信度，并自动生成可视化分析图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括数据读取与预处理、概率神经网络模型的构建与训练、故障类型的分类预测、分类性能评估以及结果可视化图表的生成。它负责协调整个系统的执行逻辑，从数据输入到结果输出，确保故障分类任务高效、准确地完成。