【摘 要】
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针对基本粒子群算法存在收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点,提出了一种改进PSO算法与模糊聚类相结合的变压器故障诊断方法。该方法根据变压器油中主要特征气体含量,利用杂交
【机 构】
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太原理工大学电气与动力工程学院,长治供电分公司
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针对基本粒子群算法存在收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点,提出了一种改进PSO算法与模糊聚类相结合的变压器故障诊断方法。该方法根据变压器油中主要特征气体含量,利用杂交遗传改进粒子群通过优化模糊聚类准则函数,得出故障类型的最优聚类中心,再由聚类中心得出相应模糊隶属函数,最后由隶属函数判断所属故障类型。实例分析结果表明,该算法在有限样本情况下具有较高的故障诊断正确率,可以满足电力变压器的故障诊断要求。
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