基于遗传聚类算法的油中溶解气体分析电力变压器故障诊断

• 作者: 张慧芬 田质广
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 电力变压器 溶解气体分析 模糊C-均值聚类算法 遗传算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 分析与研究
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TM411|TM835
• 字数: 3986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2008.02.004

摘要

电力变压器油中溶解气体分析 DGA(Dissolved Gas Analysis)是电力变压器故障诊断的重要方法.为了克服模糊 C- 均值算法存在的聚类中心数不容易确定,以及容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种将自适应遗传算法和模糊 C- 均值相结合的遗传-模糊聚类算法,并将其应用于 DGA 电力变压器数据分析,实现了变压器的故障诊断.实验数据表明:该算法收敛速度快,能有效地对样本进行聚类,提高了识别故障率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张慧芬	济南大学控制工程学院	49	1019	16.0	31.0
2	田质广	南京航空航天大学自动化学院	5	54	4.0	5.0