Laborelec數碼診斷法為目前油浸式變壓器油中氣體分析中最能診斷出故障的方法，但Laborelec數碼診斷法卻存在著無法明確歸屬故障類別的問題，然而目前各種診斷法之診斷結果具不確定性，且變壓器規格及檢測記錄等因素都可能會影響分析的結果。因此，本研究要修正Laborelec數碼診斷法，使診斷更完備和正確，並借由各診斷法之檢測分析記錄找出專家之經驗規則，將專家之智慧應用於系統中作智慧型診斷。本文主要之貢獻有：
1.修正變壓器油中氣體分析之Laborelec數碼診斷法，可使實務存在約有55%無法明確歸屬故障類別之狀況變為100%完全將故障類別歸類。
2.應用粗集理論，由油中氣體分析多方面之影響因素掘取專家經驗，最佳規則正確率達90.7%(信賴度CF=100%，依賴度γP=90.8%))，並使用可靠性之指標運用於變壓器油中氣體分析上。
3.使用回饋機制，實作動態式之學習與預測，可依據專家每次分析使用，不斷累積經驗規則而精進各種狀況研判之可靠性。

The Laborelec method is believed to be the most useful and powerful approach to diagnose faults for Dissolved Gas Analysis (DGA) in oil-filled transformers to date. However, the most constrain of the Laborelec method is that it cannot discriminate crisply between two faults in some situations. Besides, not only all kinds of present DGA methods have uncertainties but also the type of transformer and records of analyses would impact on the results of diagnosis. Consequently, we modify the Laborelec method in a more powerful and correct way. After finding experts’ rules from the records of different methods,This paper successfully applies these intelligent rules in the proposed DGA system. The main contributions of this paper are as follows:
1.Improve the crisp classification ability of the Laborelec diagnosis from 55% to 100%.
2.Use rough set theory (RST) to extract and discover experts’ experience in the form of rules from factors of DGA analyses. The accuracy of optimal rules is 90.7%(under Confidence(CF)=100%，Support (γP)=90.8%).
3.Propose feedback mechanisms by implementing dynamic learning and prediction that accumulate experienced rules and enhance the reliability of the diagnosis system.

中文摘要 ------------------------------------------------------------------------ i
英文摘要 ------------------------------------------------------------------------ ii
誌謝 ------------------------------------------------------------------------ iii
目錄 ----------------------------------------------------------------------- iv
表目錄 ------------------------------------------------------------------------ vi
圖目錄 ------------------------------------------------------------------------ vii
符號說明 ------------------------------------------------------------------------ viii
一、 緒論------------------------------------------------------------------ 1
1.1 研究動機與目的--------------------------------------------------- 1
1.2 研究限制------------------------------------------------------------ 2
1.3 論文架構------------------------------------------------------------ 2
二、 文獻探討------------------------------------------------------------ 4
2.1 變壓器--------------------------------------------------------------- 4
2.1.1 變壓器保養檢查--------------------------------------------------- 5
2.1.2 變壓器之結構及功能--------------------------------------------- 6
2.1.3 變壓器劣化--------------------------------------------------------- 7
2.2 油中氣體分析------------------------------------------------------ 7
2.3 台塑保養中心變壓器診斷流程及診斷標準------------------ 9
2.4 氣體模式診斷法--------------------------------------------------- 12
2.5 二成份比診斷法--------------------------------------------------- 13
2.6 數碼診斷法--------------------------------------------------------- 13
2.7 粗集理論------------------------------------------------------------ 21
2.7.1 粗集理論之基本定義--------------------------------------------- 21
2.7.2 粗集理論之應用範例--------------------------------------------- 24
三、 智慧型診斷與演算法--------------------------------------------- 27
3.1 研究架構------------------------------------------------------------ 27
3.2 修正Laborelec診斷法之演算法-------------------------------- 28
3.3 粗集理論掘取專家經驗規則之演算步驟--------------------- 33
3.4 專家經驗規則之回饋機制之演算步驟------------------------ 37
四、 智慧型診斷改善系統--------------------------------------------- 40
4.1 系統架構------------------------------------------------------------ 40
4.2 測試環境建置------------------------------------------------------ 40
4.3 系統介面------------------------------------------------------------ 41
五、 個案實例驗證與研究發現--------------------------------------- 45
5.1 個案介紹------------------------------------------------------------ 45
5.2 修正Laborelec診斷法之個案實例驗證----------------------- 46
5.3 粗集理論掘取專家經驗規則之個案實例驗證-------------- 46
5.4 回饋機制之個案實例驗證--------------------------------------- 48
5.5 IDI系統驗證整體績效------------------------------------------- 50
5.6 研究發現------------------------------------------------------------ 51
六、 結論與後續研究--------------------------------------------------- 54
中文參考文獻 ------------------------------------------------------------------------ 55
英文參考文獻 ------------------------------------------------------------------------ 56

中 文 參 考 文 獻
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英 文 參 考 文 獻
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4.Hsing-Chia Kuo,Hui-Kuo Chang,Yen-Zen Wang,2004,“Symbiotic evolution-based design of fuzzy-neural transformer diagnostic system”,Electric Power System Research,vol.72, pp.235-244,September。
5.M.H. Wang,C.P. Hung,2003,“Novel grey model for the prediction of trend of dissolved gases in oil-filled power apparatus”,Electric Power Systems Research,vol.67, pp.53-58,February。
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