标题中的“基于概率神经网络的变压器故障诊断”指的是利用概率神经网络（PNN）技术来识别和预测电力变压器可能出现的故障类型。这种诊断方法利用变压器绝缘油中溶解的气体成分作为关键特征，因为这些气体的浓度变化往往与变压器的内部状况紧密相关。
描述中提到的“神经网络、深度学习、机器学习、数据建模、专业指导”是指在故障诊断过程中，PNN作为一种神经网络模型，属于机器学习的范畴，尤其是深度学习的一个特殊类型。通过数据建模，PNN可以学习并理解变压器状态与溶解气体浓度之间的复杂关系，从而提供专业的故障识别指导。
部分内容提到了实际的应用情况，即选取C2H2、CH4、C2H4、C2H6、H2这五种气体作为神经网络的输入，构建一个能够区分变压器高能放电、低能放电、过热故障以及正常状态的诊断模型。这种方法的优点在于，不需要对原始数据进行预处理，降低了计算复杂性，提高了运行速度。它采用一次性分类，提高了分类效率，尤其适用于实时监测和在线诊断系统。此外，文章还对方法的鲁棒性进行了分析，证明了该方法在面对传感器或光谱仪数据误差时仍具有较好的稳定性。
概率神经网络（PNN）的结构通常包括输入层、隐藏层（径向基函数层）、求和层和决策层。它基于贝叶斯分类规则，利用先验概率和类条件概率来进行判断。在故障诊断中，PNN会计算每个故障类别的后验概率，依据贝叶斯判别准则来确定最可能的故障状态。文献中还提到，由于DGA（溶解气体分析）的浓度符合正态分布，因此可以使用正态分布的密度函数来描述这些特征。
该研究主要探讨了如何利用概率神经网络对变压器的故障进行高效且准确的诊断。通过对绝缘油中溶解气体的数据分析，建立了无需复杂预处理的PNN模型，实现了对多种故障状态的一次性分类，并通过鲁棒性分析验证了其在面对数据误差时的稳定性能。这一方法为电力系统的故障预防和维护提供了有力的技术支持。
