电力变压器故障诊断的人工免疫网络分类算法

• 作者: 孙才新 廖玉祥 杜林 熊浩 陈伟根
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电力变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 人工免疫网络 最邻近分类法 在线监测
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TM407|TP18
• 字数: 3856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2006.06.012

摘要

变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法.文中将人工免疫网络分类算法应用于电力变压器故障诊断,利用增加抗原、记忆抗体类别信息的人工免疫网络对故障样本进行学习,可以获取更好地表征故障样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对故障样本进行分类.经大量实例分析,并将其结果与IEC三比值法和BP神经网络等方法的结果相比较,表明该算法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,具有较高的诊断准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	379	13536	63.0	93.0
2	杜林	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	94	2866	32.0	49.0
3	陈伟根	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	99	3160	34.0	52.0
4	熊浩	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	15	519	9.0	15.0
5	廖玉祥	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	3	548	3.0	3.0