【摘 要】
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为了提高变压器故障诊断准确率,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的电力变压器故障诊断方法。基于5种常用油中溶
【机 构】
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清华大学电机工程与应用电子技术系; 广州供电局有限公司;
【基金项目】
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国家“八六三”高技术项目(2015AA050201)
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为了提高变压器故障诊断准确率,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的电力变压器故障诊断方法。基于5种常用油中溶解气体分析方法的20种不同输入建立初始特征集合,采用二进制方式将支持向量机惩罚因子、核参数及特征子集编码至遗传算法染色体,建立基于5折交叉验证正确率的适应度函数,联合优化最优特征子集和支持向量机参数组合。然后依据最优特征子集和参数组合训练诊断模型并利用测试集和故障实例验证诊断性能。实例分析结果表明:该方法能准确、有效地诊断变压器故障,较基于传统特征子集的支持向量机-遗传算法模型、IEC三比值法、反向传播神经网络和朴素Bayes等方法,该文所提方法具有更高的诊断准确率。
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