基于RS_SVM的油中溶解气体变压器故障诊断研究.pdfVIP

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2017-08-09 发布于天津
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基于RS_SVM的油中溶解气体变压器故障诊断研究.pdf

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基于RS_SVM的油中溶解气体变压器故障诊断研究

第卷第期 45 5 Vol.45 No.5 年月 TRANSFORMER 2008 2008 5 May 基于RS-SVM的油中溶解气体变压器故障诊断研究李芳 (广东商学院信息学院,广东广州 510320) 建立了基于粗糙集和支持向量机组结合的故障诊断模型。摘要: 关键词:变压器;粗糙集;支持向量机;故障诊断中图分类号: 文献标识码: 文章编号: ( ) TM406 B 1001-8425200805-0052-05 ResearchonTransformerFaultDiagnosisofDissolved GassesinOilBasedonRS-SVM LIFang ( ) GuangdongUniversityofBusinessStudies,Guangzhou510320,China : AbstractThetransformerfaultdiagnosismodelbasedonthecombinationofroughsets andsupportvectormachineisestablished. : ; ; ; KeywordsTransformer Roughsets Supportvectormachine Faultdiagnosis 进行离散化及约简,再用支持向量机形成故障分类 1引言器,达到了对故障进行快速诊断的目的,并以实例验变压器是电力系统中重要的输变电设备之一。证了该方法的有效性。早期预测变压器内部故障,特别是油浸变压器内部基于数据处理的故障诊断模型 2 RS SVM 故障,对电力系统的安全、经济运行有着不可低估的作用。基于数据处理的故障诊断模型如图 RS SVM 1 目前,根据油中溶解气体分析变压器故障诊断所示。故障诊断模型由数据处理阶段和故障诊断阶的方法引入了智能技术,如模糊推理和人工神经网络等,这些方法已应用到变压器的故障诊断中,并原始样本取得了比较好的效果。在变压器油中气体数据的采确定条件属性集过程中,实际现场数据的采集精度及数量有限, 集和决策属性集基于RS的数而采用人工神经网络方法进行故障诊断