【摘 要】
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为了更加及时准确地诊断变压器内部局部过热故障，提出了基于振动噪声SC与SVM的变压器过热故障诊断方法。首先，以稀疏编码（SC）算法为工具，对不同过热故障模型的频率信号进行预处理，
【机 构】
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国网江苏省电力公司南京供电公司,河海大学能源与电气学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51577050)
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为了更加及时准确地诊断变压器内部局部过热故障，提出了基于振动噪声SC与SVM的变压器过热故障诊断方法。首先，以稀疏编码（SC）算法为工具，对不同过热故障模型的频率信号进行预处理，提取出识别特征量，并作为后续支持向量机（SVM）学习输入量。然后，因SVM泛化能力受参数C和δ影响较大，以均分训练样本所得多个模型的平均准确率作为评价函数，为SVM参数优选提供评价标准。通过10kV配电变压器过热模拟实验，生成训练样本和测试样本，并对SVM进行训练和测试。试验结果表明，采用[0，1]作为归一化方式，径向基函数作为核
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