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对变压器线圈及出线装置电场进行计算,控制各处油隙的电场强度远小于起始局部放电场强度,是特高压变压器绝缘设计的重要内容。对这部分绝缘结构进行优化设计,对特高压变压器的整体制造水平具有重要意义。支持向量机是一种继人工神经网络之后的新型机器学习算法,它以统计学习理论为基础,使用核函数把数据从样本空间映射到高维特征空间,将非线性问题转化为线性可分问题,从而获得最优解。本论文在深入研究支持向量机理论和基本算法的基础上,对其在特高压变压器电场优化设计中的应用进行了研究。本文利用支持向量机对特高压