本文選題：故障診斷　切入點：變壓器　出處：《電子學報》2017年10期

【摘要】：為了提高基于油中溶解氣體分析技術(DGA)的變壓器故障診斷準確率,本文提出了一種基于譜聚類集成的變壓器在線故障診斷(TOFD-SCE)方法.以加權二次抽樣算法抽取樣本、構建基礎譜聚類的樣本集,以基礎譜聚類學習問題的局部知識;平衡多樣性與正確性選擇集成成員;集成多個成員譜聚類的結果來提高變壓器故障診斷的準確率.傳統(tǒng)變壓器故障診斷方法基于歷史數(shù)據(jù)建立模型,缺乏在線學習的能力;TOFD-SCE利用歷史與在線新增兩種DGA數(shù)據(jù)來訓練、修正模型,提高了其故障診斷的準確率.對SSP300000/500型變壓器的故障診斷實驗結果表明:TOFD-SCE的準確率優(yōu)于IEC三比值法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡法及支持向量機法,驗證了其有效性.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of transformer fault diagnosis based on dissolved gas analysis in oil (DGA), a method of on-line fault diagnosis of transformer based on spectral clustering integration is proposed in this paper.The weighted quadratic sampling algorithm is used to extract samples and construct the sample set of the basic spectral clustering, which is used to learn the local knowledge of the basic spectral clustering problem, and to balance diversity and correctness to select the integrated members.The accuracy of transformer fault diagnosis is improved by integrating the results of multiple member spectrum clustering.The traditional method of transformer fault diagnosis is based on historical data and lacks the ability of on-line learning. TOFD-SCE uses historical and online new two kinds of DGA data to train and modify the model to improve the accuracy of fault diagnosis.The experimental results of fault diagnosis for SSP300000/500 type transformer show that the accuracy of 1: TOFD-SCE is better than that of IEC three-ratio method, BP neural network method and support vector machine method, and the validity of the method is verified.
【作者單位】： 湖南大學電氣與信息工程學院;長沙理工大學電氣與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61472128,No.61173108) 湖南省自然科學基金重點項目(No.14JJ2150) 國家電網(wǎng)公司總部科技項目(No.5216A514001K)
【分類號】：TM41

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本文編號：1726965