油色谱分析是电力变压器故障诊断中常见的方法之一。如今，随着人工智能技术不断发 展，神经网络、粗糙集理论、专家系统等人工智能方法逐渐应用于变压器故障诊断中，并获 得了一定的成果[9]。78759

①基于油色谱分析的故障诊断方法 结合油中溶解气体的组成和含量可以分析电力变压器的状态和故障情况。油色谱分析方法有特征气体法、罗杰斯比值法、改良三比值法等等[10]。其中，三比值法是通过对五种特征 气体的三对比值范围进行编码，判断相应的故障类型。论文网

②基于神经网络的故障诊断方法 神经网络方法即模拟人体脑内神经元的活动过程，通过神经元的方式表达输入量、输出量之间的复杂关系。文献[11]中的电力变压器故障诊断系统采用的神经网络模型具有三层或三 层以上前向网络，输入节点选用七种特征气体的部分或全部，输出节点为故障类型。

③基于粗糙集理论的故障诊断方法 粗糙集理论是使用等价关系对集合中的元素进行分类，并且使用上近似、下近似的概念来客观描述集合的不确定性。粗糙集合在传统的集合理论的基础上，以关系理论为基本工具 进行谨慎严密的理论证明以及高效的处理方法，有效地促进了人工智能技术的发展。文献[12] 在粗糙集中的决策表简化方法的基础上提出一种电力变压器故障分类规则的制定方法。此方 法有利于处理变压器复合故障，还可以处理错误或遗漏的变压器故障征兆。

④基于专家系统的故障诊断方法 专家系统方法是指把各专家的知识、成果以符号形式存储在计算机的知识库中，便于以后运用专家的推理方法解决一些复杂的问题。文献[13]提出利用多个知识源共同解决问题的 黑板模型，并且在黑板模型的基础上建立多专家合作的电力变压器故障诊断机制，专家意见 不统一时进行综合分析解决问题。