【摘 要】
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针对传统电力变压器诊断方法存在诊断精度和稳定性较低的问题,提出一种新的电力变压器机械状态诊断方法。通过SVM分类算法,设计一个能够提高电力变压器诊断精度和速度的算法
【基金项目】
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泉州市科技计划项目(2019G037)
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针对传统电力变压器诊断方法存在诊断精度和稳定性较低的问题,提出一种新的电力变压器机械状态诊断方法。通过SVM分类算法,设计一个能够提高电力变压器诊断精度和速度的算法程序;根据DTBSVM设计多分类器,分清各样本之间的分离最优解,并依据向量投影线性分布和非线性分布两种思路计算向量投影中心点,设计一套基于DTBSVM的故障诊断算法流程。实验结果表明,基于DTBSVM的电力变压器机械状态诊断方法提高了诊断精度与算法的优化程度。
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