基于样本自举的电力变压器状态评估
对充油型电力变压器油中溶解气体进行分析有助于及时预测变压器的故障。采用人工智能方法提高变压器故障预测的适应性是当前状态检修工作中的一项重要研究内容。提出了一种基于数据样本自举的电力变压器状态评估方法,对变压器的故障样本数据进行了扩充,克服了样本数据较少的缺点,加大了用于学习的分类器样本数据量。最后通过工程实践验证了样本数据经过自举扩充后其故障评估精度有显著提升。
电力变压器 状态检修 自举法 风险评估
陈超 郭磊 谢红晟
杭州市电力局检修试验工区 杭州310000 国家电网华北电力调控分中心 北京100053
国内会议
厦门
中文
130-134
2012-09-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)