基于支持向量机及油中溶解气体分析的大型电力变压器故障诊断模型研究

• 作者: 严璋 孟源源 徐长响 董明
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 油中溶解气体 支持向量机 K-近邻搜索
• 年，卷（期）: 2003,（7）
• 所属期刊栏目: 电机电工
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: TM835.4
• 字数: 3525字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2003.07.019

摘要

提出用支持向量机作为分层决策电力变压器故障诊断模型.首先通过相关统计分析,选择典型油中气体作为支持向量机输入参数,然后在深入发掘油中气体所含故障信息基础上,利用典型故障气体的相对含量在高维空间的分布特性进行变压器故障类型诊断.该方法基于小训练样本条件下寻求最优解,具有很好的推广能力及一致性等优点,还适用于变压器典型故障数据少的特点.文中还给出了两种不同支持向量机核函数分类结果的比较.为了提高故障诊断的正判率,该模型同时在相关性强的特征气体之间,利用K-近邻搜索聚类在最优分类面附近对分类结果进行精确逼近,使分层决策模型可靠性显著改善.计算结果表明,该模型具有很好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董明		81	1914	25.0	42.0
2	严璋		104	3624	33.0	57.0
3	徐长响		4	291	4.0	4.0
4	孟源源		3	284	3.0	3.0