基于模糊聚类和完全二叉树支持向量机的变压器故障诊断

• 作者: 李赢 舒乃秋
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器油中溶解气体 模糊聚类 完全二叉树 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 电机与电器
• 页码范围: 64-70
• 页数: 7页
• 分类号: TM411
• 字数: 4814字
• 语种: 中文

摘要

为提高电力变压器故障诊断准确率,提出基于模糊聚类和完全二叉树支持向量机的故障诊断模型,即通过模糊C均值聚类,对样本采用完全二叉树结构逐层划分,直至最后得到各故障分类.该方法克服了一般方法对故障划分不明确、分类重叠和不可分等缺点.试验表明,相比改良三比值法、支持向量机分类“一对一”和“一对多”组合,该方法在电力变压器故障诊断中具有最高的诊断准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒乃秋	武汉大学电气工程学院	116	1489	22.0	32.0
2	李赢	武汉大学电气工程学院	3	12	2.0	3.0