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变压器油中溶解气体分析中的模糊模式多层聚类故障诊断方法的研究 总被引:35,自引:11,他引:35
基于当前对电力变压器故障识别中的模型空间划分缺乏研究的情况,将模糊聚类技术引入了电力变压器油中溶解气体分析DGA。在对所收集的183组电力变压器绝缘故障样本进行了多层树形聚类的基础上,通过多次分析绝缘故障,得到了一种准确程度较高的故障诊断方法。 相似文献
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灰色聚类与模糊聚类集成诊断变压器内部故障的方法研究 总被引:33,自引:12,他引:33
根据反映变压器绝缘状态的模糊和灰色特征,采用模糊聚类方法,对若干典型故障样本聚类成C个灰类,得到C个最优聚类中心。依据聚类中心矩阵并借助灰色系统理论,提出了一种确定故障诊断各灰类白化权函数的原则和算法,根据该算法,首先求出各待检模式状态的灰色聚类系数,进而建立了一种灰色聚类与模糊聚类相结合的变压器故障诊断的新模型,进行了大量的该模型应用实例分析,结果表明该文方法的诊断准确度高于现有的常用方法。 相似文献
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以变压器油中溶解气体的相关信息作为特征向量,首次将基于欧氏聚类的支持向量机多分类模型应用于变压器故障诊断中。该组合模型以变压器状态类别间的欧氏距离为依据,构建支持向量机多分类模型。实验表明,该方法能够避免多分类模型组建的盲目性,同时能有效地对变压器进行故障诊断。 相似文献
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在变压器故障诊断中,目前BP神经网络算法存在训练样本分布不均匀,收敛速度慢、容易陷于局部极小点等问题,导致整体的诊断性能下降。通过对模糊聚类及LM算法改进的神经网络深入研究,并引入变压器故障诊断中,该算法应用模糊聚类对搜集到的样本预处理,提高样本的质量,再用LM算法改进的神经网络来优化搜索方向,可以实现网络训练速度及测试精度的提高。通过实例仿真实验,验证了该方法能够有效诊断出变压器的故障。 相似文献
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基于核可能性聚类算法和油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断研究 总被引:21,自引:4,他引:21
变压器油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)是电力变压器绝缘诊断的重要方法.针对模糊C均值聚类算法用于溶解气体成分分析时存在的问题,文中将核函数和可能性聚类算法相结合,提出一种简化的核可能性聚类算法,并将其用于变压器DGA数据分析,从而实现变压器的故障诊断.经实践证明,该算法能快速、有效地对样本进行聚类,且特别适用于含有噪声样本的环境. 相似文献
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《高压电器》2016,(5)
鉴于IEC三比值法在变压器故障诊断中,存在编码缺失和编码边界过于绝对等缺陷,提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和模糊C-均值聚类算法(FCM)的变压器故障诊断方法,建立了GRNN-FCM联合变压器故障诊断模型。选取变压器油中5种特征气体体积分数及其三比值编码作为输入特征向量,利用GRNN模型对样本故障进行初步判断(正常、过热、放电、放电兼过热),再采用模糊C-均值聚类算法对样本故障作进一步判断,最终得到具体的故障类型。将该模型与其他几种故障诊断方法进行对比分析,仿真实验结果表明,GRNN-FCM联合变压器故障诊断模型输出值与实际值具有较好一致性且准确度更高,验证了该模型的可行性及实用性。 相似文献
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针对FCM(模糊C-均值聚类)在变压器故障诊断中的不足,提出采用纵横交叉算法优化FCM(CSOFCM)聚类来进行故障诊断。溶解气体分析与FCM相结合,能有效提高变压器故障诊断的准确率,但FCM存在聚类结果不稳定和容易陷入局部最优等问题。而纵横交叉算法是一种基于种群的随机搜索算法,在算法中首次提出了维局部最优概念和纵横交叉双搜索思想。实验证明,相比其它主流群智能优化算法,CSO算法在解决维数灾问题和收敛精度问题方面取得了较大突破,能有效克服局部最优的问题。新诊断模型有效弥补了单一诊断法的不足,拥有全局收敛性强和处理模糊信息的能力。实例分析表明,该方法与传统FCM相比,能获得更优的聚类中心,有效提高了变压器故障诊断的准确性和快捷性。 相似文献
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针对变压器故障诊断过程中存在的模糊性,采用模糊数学方法进行处理,并运用遗传算法对其中涉及的参数进行优化,最终实现更有效故障诊断。 相似文献
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变压器故障原因十分复杂,故障现象与故障机理间的联系存在着模糊性和不确定性。现有的经典故障诊断算法应用广泛,但存在一些固有缺点。为此,引入遗传算法,对模糊迭代自组织数据分析算法(iterative selforganizing data analysis techniques algorithm,ISODATA)进行改进,提出优化诊断方法,提高了算法效率,降低了ISODATA对于初始聚类的依赖性。结合具体诊断案例,对改进前后诊断方案各方面指标进行比较分析,证明所提方案的准确性、高效性。采用遗传算法改进的模糊ISODATA更符合实际需要,可方便地应用于对油浸式变压器的故障诊断。 相似文献
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基于模拟退火改进粒子群混合算法的变压器故障诊断 总被引:1,自引:3,他引:1
针对传统的变压器故障诊断方法在实际应用中存在的一些不完善性和局限性,笔者将基于模拟退火思想的改进粒子群优化(SAPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成的SAPSO-BP混合算法用于训练神经网络。该混合算法有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于变压器溶解气体分析的智能故障诊断。实验诊断结果表明,SAPSO-BP混合算法的收敛速度快于BP及PSO-BP算法,并且具有较高的诊断准确率。 相似文献
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基于混合模糊聚类分析的汽轮发电机组振动故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对模糊C-均值(FCM)算法在汽轮发电机组振动故障诊断中的不足,提出了一种加权混沌优化FCM(WCOFCM)算法。WCOFCM算法首先将混沌优化策略与传统FCM算法相结合,用混沌变量搜索对模糊聚类目标函数进行全局寻优,并结合梯度算子,使方法有效收敛到极值点。然后依样本相似度原理对样本特征进行加权,对不同的特征赋予权重,突出敏感特征对聚类结果的主导作用,提高了聚类性能。最后依据聚类有效性函数指标自动确定聚类数,实现自适应分类。用该方法对国际标准测试数据进行了聚类分析实验,并将该方法应用于某发电厂汽轮发电机组振动故障诊断,其结果表明该方法有效降低了误分类率,能对汽轮发电机组振动故障进行有效诊断。 相似文献