【摘 要】
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当前方法变压器故障诊断方无法描述变压器故障的变化特点,导致变压器故障诊断时间长、诊断误差高等问题,为为了提高变压器故障效果,提出基于模式识别技术的变压器故障诊断方法.首先,分析当前变压器故障诊断的研究进展,找到各种方法的局限性;然后,采用粒子群算法确定故障类别门限值,利用模式识别技术根据峰值、诊断阈值、熵建立得到随机模糊特征因子,根据特征因子得到故障类别区间,根据故障类别匹配结果完成变压器故障诊断.仿真实验结果表明,本文方法能够有效提高模型训练速度以及变压器故障诊断的精度,获得较理想的变压器故障诊断效果.
【机 构】
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南京供电公司,江苏 南京 210000
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当前方法变压器故障诊断方无法描述变压器故障的变化特点,导致变压器故障诊断时间长、诊断误差高等问题,为为了提高变压器故障效果,提出基于模式识别技术的变压器故障诊断方法.首先,分析当前变压器故障诊断的研究进展,找到各种方法的局限性;然后,采用粒子群算法确定故障类别门限值,利用模式识别技术根据峰值、诊断阈值、熵建立得到随机模糊特征因子,根据特征因子得到故障类别区间,根据故障类别匹配结果完成变压器故障诊断.仿真实验结果表明,本文方法能够有效提高模型训练速度以及变压器故障诊断的精度,获得较理想的变压器故障诊断效果.
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