基于支持向量机的变压器故障组合诊断
变压器故障诊断是电力系统中一项十分重要的工作,能及时的发现变压器的故障对整个电力系统的运行非常重要。变压器故障诊断是电力系统中一项十分重要的工作。该文提出了一种基于SVR的组合诊断方法,这种方法首先利用多个单一的人工智能分类模型和二叉树支持向量机对变压器油色谱数据进行分类诊断;然后再通过支持向量机回归模型对前面的分类结果进行权重的组合诊断,得到二次诊断结果。本文通过实验证明,基于支持向量机回归的变压器组合诊断方法的诊断准确度比单一的方法有明显的提高。
变压器 人工智能 支持向量机 电力系统 故障诊断
杨建 朱永利 袁建刚 赵成
华北电力大学 电力工程系 河北省 保定市 071003
国内会议
长沙
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2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）