多分类支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

孙志鹏; 崔青; 张志磊; 王涛; 张天伟

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多分类支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

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cqvip:支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法,较好地解决了小样本、高维数、非线性等学习问题。支持向量机分类性能的好坏很大程度依赖于核函数与核参数的选取。目前常用的参数寻优方法有网格搜索法、遗传算法和粒子群优化算法。本文提出了一种基于支持向量机多分类的电力变压器故障诊断模型,以变压器油中5种特征气体作为输入,5种故障状态作为相应的输出,选用高斯径向基核函数,使用网格搜索法获取最优参数C、g。经实验表明,该模型准确率为83.3%,具有较好的实用性。

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来源
《电气技术》 |2019年第10期|25-28|共4页
作者
孙志鹏; 崔青; 张志磊; 王涛; 张天伟;
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作者单位

东北电力大学电气工程学院吉林吉林 132012;

河北省电力公司石家庄供电公司石家庄 050051;

北京润伟天华电力科技有限公司北京 102211;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
电力变压器; 故障诊断; 支持向量机; 多分类;

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