基于SVM算法的变压器DGA和故障诊断

陆敏安; 任堂正; 肖远兵; 陈敬德; 崔明飞

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基于SVM算法的变压器DGA和故障诊断

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油中溶解气体分析(DGA)是评估变压器运行状态和故障诊断的重要指标.现将支持向量机算法(SVM)应用于DGA和故障诊断中,并对比了SVM算法和其他传统算法在故障诊断中的正确率.研究结果表明,传统算法的故障诊断正确率在43％～54％,而优化后的SVM算法正确率为76.77％.超过23％的正确率提升充分证明了SVM算法在故障数据特征识别中的先进性,对变压器运维提供了强力的技术支持.

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来源
《机电信息》 |2020年第21期|22-2325|共3页
作者
陆敏安; 任堂正; 肖远兵; 陈敬德; 崔明飞;
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作者单位

国网上海市电力公司青浦供电公司上海201799;

国网上海市电力公司青浦供电公司上海201799;

国网上海市电力公司青浦供电公司上海201799;

国网上海市电力公司青浦供电公司上海201799;

亿可能源科技(上海)有限公司上海200433;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
变压器; 支持向量机; 油中溶解气体分析; 故障诊断;

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