基于分类决策树算法的电力变压器故障诊断研究

• 作者: 孙志鹏 崔青 张天伟 张志磊 王涛
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 电力变压器 故障诊断 决策树 多值分类
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 字数: 2107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3800.2019.11.006

摘要

电力变压器是电力系统稳定运行中最为重要的电力设备.对电力变压器的故障识别,一直是所有电力工作的重中之重.近些年随着人工智能的发展,许多智能算法被引入电力变压器故障研究当中.本文提出一种基于决策树算法的电力变压器故障诊断模型,与其他分类模型相比,该模型具有分类精度高、计算速度快、不需要任何领域知识和参数假设、易于实现等优点.通过对实际的故障样本进行诊断,并与支持向量机算法对比,验证了该算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙志鹏	东北电力大学电气工程学院	3	7	2.0	2.0
2	崔青		3	8	2.0	2.0
3	张志磊		4	8	2.0	2.0
4	王涛		11	23	3.0	4.0
5	张天伟		4	11	3.0	3.0