变压器油老化特征评估的模糊C均值聚类方法

• 作者: 吴杰康 张丽平 曾振达 杨夏 罗伟明 邹志强 陶飞达
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 油老化 状态特征评估 模糊C均值聚类 组合指标
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 输配电技术
• 页码范围: 73-81
• 页数: 9页
• 分类号: TM407
• 字数: 7936字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2018.010.010

摘要

为提高电力设备状态评估的准确度,以变压器油为例,结合无监督学习算法设计了一种结合模糊C均值聚类算法的变压器油老化状态的评估方法.运用相对老化程度对单一指标进行量化,采用最优权重方法对单一指标加权求和得到组合指标的状态,进而得到油样本老化状态评估,对变压器油样本进行模糊C均值聚类分析,得到聚类中心和油老化程度的关系,验证模糊C均值分类可表示油样本老化分类,并在相关文献中找到实例验证油老化评估方法和模糊C均值聚类方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾振达		10	10	2.0	2.0
2	吴杰康	广东工业大学自动化学院	87	775	14.0	24.0
3	杨夏		13	27	3.0	3.0
4	陶飞达		20	46	4.0	5.0
5	邹志强		8	8	2.0	2.0
6	张丽平		7	8	2.0	2.0
7	罗伟明	广东工业大学自动化学院	7	27	2.0	5.0