基于多元重构预测和 LS -SVR 的变压器故障诊断

• 作者: 张秀平 曲凤成 曹福全 邱敏
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 多变量重构 最小二乘支持向量回归机 油中溶解气体分析
• 年，卷（期）: 2014,（15）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 64-67
• 页数: 4页
• 分类号: TM743
• 字数: 2696字
• 语种: 中文

摘要

通过对变压器油中溶解气体进行预测，可以及早发现变压器故障。提出将多变量时间序列重建的状态变量作为 LS -SVR 模型输入，建立变压器故障的预测模型。首先，给出基于多元重构的预测原理和 LS -SVR 理论。然后，讨论重构参数和 LS -SVR 参数对于预测误差的影响，通过合理选择参数确保预测的精度。最后，将该方法用于变压器故障诊断实例以验证多元重构和支持向量机预测的适用性，通过与多种预测方法进行比较，基于 LS -SVR 原理的变压器故障组合预测模型的预测精度明显优于单一预测模型和其它的组合预测模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张秀平	黑河学院物理化学系	33	43	4.0	5.0
2	邱敏	黑河学院物理化学系	63	71	4.0	5.0