【摘 要】
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变压器是电力系统中比较贵重的枢纽设备,其故障不仅影响到供电的可靠性,而且对电力系统的运行安全构成严重威胁,如何发现并判别变压器故障一直是电业部门的重要课题。油种溶解气体分析(DGA)是目前发现和判别变压器故障的有效手段,它的实质是寻找一种能客观、准确地描述油中溶解气体的特征信息到变压器故障类型之间关系的映射。本文基于支持向量机以及模糊支持向量机等基本算法,提出了分层聚类模糊支持向量机增量算法变压器
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变压器是电力系统中比较贵重的枢纽设备,其故障不仅影响到供电的可靠性,而且对电力系统的运行安全构成严重威胁,如何发现并判别变压器故障一直是电业部门的重要课题。油种溶解气体分析(DGA)是目前发现和判别变压器故障的有效手段,它的实质是寻找一种能客观、准确地描述油中溶解气体的特征信息到变压器故障类型之间关系的映射。本文基于支持向量机以及模糊支持向量机等基本算法,提出了分层聚类模糊支持向量机增量算法变压器故障诊断方法,并用实例分析证明其有效性。主要工作如下:(1)以变压器油中溶解气体
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