基于机器学习算法的变压器寿命损耗预测研究

来源 :电气应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：linjianvhai

【摘要】

：

变压器寿命评估和故障诊断对提高电网安全可靠、经济性运行具有重要的意义.环境温度和负载曲线是影响变压器绝缘老化的重要因素之一,影响变压器的寿命.为此基于GB/T 1094.7-2

【作者】

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王浩州

【机构】

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云南电网公司昆明供电局,云南昆明650001

【出处】

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电气应用

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

：

变压器支持向量机核函数寿命损耗预测

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变压器寿命评估和故障诊断对提高电网安全可靠、经济性运行具有重要的意义.环境温度和负载曲线是影响变压器绝缘老化的重要因素之一,影响变压器的寿命.为此基于GB/T 1094.7-2008推荐的环境温度和变压器负载计算变压器寿命损耗的模型.开发了估算变压器寿命损失的数据驱动静态模型和基于SVM算法建立变压器寿命损耗计算机器学习模型.研究发现:使用RBF核函数的SVM算法模型可有效、准确地解决变压器寿命评估问题.

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