基于自适应遗传模糊支持向量机的变压器DGA含量预测

王小举; 钟庆卫; 卢宏达; 司马莉萍

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基于自适应遗传模糊支持向量机的变压器DGA含量预测

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针对以往变压器油中溶解气体含量预测中对所有数据样本等同处理,没有区分不同时间样本对建模作用不同而造成预测误差的问题,提出一种基于模糊支持向量机预测模型,将样本按照时间由近及远赋予不同的权重,并采用自适应遗传算法优化其参数,根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率,保证参数的全局最优性,克服参数选择的盲目性。实例分析证明,该模型应用于变压器DGA含量的预测中,有效降低了预测误差,提高了预测精度。

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来源
《中国农村水利水电》 |2012年第7期|167-170|共4页
作者
王小举; 钟庆卫; 卢宏达; 司马莉萍;
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作者单位

甘肃天水超高压输变电公司;

武汉大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类绝缘的试验与检查;
关键词
变压器; 油中溶解气体; 自适应遗传算法; 模糊支持向量机; 预测;

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