基于谱聚类集成的变压器在线故障诊断

• 作者: 刘荣胜 彭敏放 肖祥慧
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 变压器 谱聚类集成 油中溶解气体分析 信号处理
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2491-2497
• 页数: 7页
• 分类号: TM411+.2
• 字数: 5758字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.10.025

摘要

为了提高基于油中溶解气体分析技术(DGA)的变压器故障诊断准确率,本文提出了一种基于谱聚类集成的变压器在线故障诊断(TOFD-SCE)方法.以加权二次抽样算法抽取样本、构建基础谱聚类的样本集,以基础谱聚类学习问题的局部知识;平衡多样性与正确性选择集成成员;集成多个成员谱聚类的结果来提高变压器故障诊断的准确率.传统变压器故障诊断方法基于历史数据建立模型,缺乏在线学习的能力;TOFD-SCE利用历史与在线新增两种DGA数据来训练、修正模型,提高了其故障诊断的准确率.对SSP300000/500型变压器的故障诊断实验结果表明:TOFD-SCE的准确率优于IEC三比值法、BP神经网络法及支持向量机法,验证了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭敏放	湖南大学电气与信息工程学院	84	962	19.0	26.0
2	刘荣胜	湖南大学电气与信息工程学院	3	15	3.0	3.0
3	肖祥慧	长沙理工大学电气与信息工程学院	3	13	2.0	3.0