| 基于支持向量机和DGA的变压器状态评估方法 |
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| 引用本文： | 朱永利,申涛,李强. 基于支持向量机和DGA的变压器状态评估方法[J]. 电力系统及其自动化学报, 2008, 20(6) |
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| 作者姓名： | 朱永利 申涛 李强 |
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| 作者单位： | 华北电力大学电气与电子工程学院,保定,071003;华北电力大学电气与电子工程学院,保定,071003;华北电力大学电气与电子工程学院,保定,071003 |
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| 摘 要： | 电力变压器老化、故障机理复杂,具有不确定性,难以进行准确的状态评估,故提出了一种基于支持向量机的二叉树多级分类器变压器状态评估方法,该模型以变压器油中溶解气体的含气量和产气速率为评价指标,结合<电力设备预防性试验规程>和<变压器油中溶解气体分析和判断导则>制定了半梯形百分制评分模型对选定的评价指标进行评分;将变压器状态分为良好、一般、注意、较差4种状态,利用从变压器历史试验数据库中归纳整理的样本分别对三级支持向量机分类器进行训练,经过训练的分类器能够正确判断出变压器所处的状态.实例分析结果表明该方法的有效性和实用性.
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| 关 键 词： | 电力变压器 支持向量机(SVM) 油中溶解气体分析(DGA) 状态评估 |
Transformer Condition Assessment Based on Support Vector Machine and DGA |
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| ZHU Yong-li,SHEN Tao,LI Qiang. Transformer Condition Assessment Based on Support Vector Machine and DGA[J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2008, 20(6) |
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| Authors: | ZHU Yong-li SHEN Tao LI Qiang |
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| Affiliation: | ZHU Yong-li,SHEN Tao,LI Qiang(School of Electrical , Electronic Engineering,North ChinaElectric Power University,Baoding 071003,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | power transformer support vector machine(SVM) dissolved gasses analysis(DGA) condition assessment |
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