【摘 要】
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针对传统的变压器异常检测方法存在实时性差和效率低的问题,应用主成分分析法和局部离群因子算法(Local Outlier Factor,LOF)相结合的方法设计了变压器异常检测模型。首先,利
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针对传统的变压器异常检测方法存在实时性差和效率低的问题,应用主成分分析法和局部离群因子算法(Local Outlier Factor,LOF)相结合的方法设计了变压器异常检测模型。首先,利用主成分分析法对变压器电气参量数据集进行特征降维,减少特征的冗余度;然后,通过局部离群因子算法计算所有样本点的离群因子,并将离群因子与截断阈值进行比较,筛选出变压器电气参量异常的样本点;最后,采用混淆矩阵对该方法做检测性能评估。利用局部离群因子算法对变压器状态异常进行检测,其灵敏度为81.8%,特异度为87.7%,几何均
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