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摘要
摘要
相比于三比值法和特征气体法等传统诊断方法，以油中溶解气体分析和人
工智能相结合的变压器故障诊断方法在诊断准确性和效率等方面有显著提升。
然而，“黑箱”模型的本质属性使其诊断决策过程缺乏可解释性，且容易受到油
中溶解气体样本数据信息的影响，限制了其在现场的推广和应用。对此，本文
提出了一种基于不完备信息的变压器故障诊断及可解释性研究的新方法。
首先，提出了一种基于极端随机树的油中溶解气体缺失数据填补方法。基
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