基于组合核函数的相关向量机的变压器故障预测研究

• 作者: 姚俊峰 廉建鑫 杨亚奇
• 来源期刊: 山西电力
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 预测
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 20-23
• 分类号: TM74
• 字数: 2589字
• 语种: 中文

摘要

阐述了相关向量机是一种在贝叶斯框架下进行训练,根据主动相关决策机理来移除不相关点,从而获得稀疏化模型的机器学习方法.相关向量机与传统的支持向量机相比具有核函数不需要满足马瑟条件,学习算法简单,运算速度快,预测精度高等优点.提出了一种基于相关向量机回归预测算法与粒子群算法相结合的电力变压器故障预测新方法,该方法利用具有组合核函数的相关向量机算法对变压器油中溶解气体数据进行训练,由此得到相关向量和权值之后再进行变压器故障的回归预测.经实例验证取得了良好的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廉建鑫		2	5	1.0	2.0
2	姚俊峰		1	4	1.0	1.0