【摘 要】
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针对传统数据学习型方法需要大量故障历史实测数据的缺点，提出一种基于数据样本自举的电力变压器状态评估方法．通过对变压器的故障样本数据进行自举扩充，克服了工程中某类样本数
【机 构】
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国家电网华北电力调控分中心,重庆市电力公司检修分公司,中国电力出版社
【基金项目】
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国家自然科学基金(51177143);浙江省自然科学基金(LZ12E07002);国家重点基础研究计划(“973”计划)(2013CB228206)
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针对传统数据学习型方法需要大量故障历史实测数据的缺点，提出一种基于数据样本自举的电力变压器状态评估方法．通过对变压器的故障样本数据进行自举扩充，克服了工程中某类样本数据较少的问题，提高了学习型分类器的训练量，从而提高其预测分类的精度．并基于支持向量机分类方法进行变压器故障分类评估，显著提升了评估精度．
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