基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断

被引：4

作者：

李留文 ^{[1
]}

刘丹丹 ^{[1
]}

谭贵生 ^{[2
]}

机构：

[1] 云南电网有限责任公司丽江供电局

[2] 云南大学旅游文化学院

来源：

陕西电力 | 2015年 / 43卷 / 07期

关键词：

变压器; 故障诊断; 粗糙集; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM41 [电力变压器]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080801 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

由于电力变压器故障诊断中数据信息不完备,存在一定的误差,不能完全正确分析、诊断故障。当变压器溶解气体分析复杂时,粗糙集诊断准确度降低,而支持向量机只适合小样本集。为此,提出了粗糙集与支持向量机相结合的变压器诊断方法,首先利用粗糙集对特征变量进行约简,去除冗余变量得到特征信息,应用支持向量机把该特征信息进行正确的分类,从而达到故障诊断的目的。与常规方法比较,该方法简单有效,诊断速度快,诊断正确率高。

引用

页码：78 / 82

页数：5

共 15 条

[1]

变压器故障诊断技术研究.[D].许永建.南京理工大学.2010, 08

[2]

基于支持向量机和油中溶解气体分析的变压器故障诊断.[D].刘晓津.天津大学.2007, 04

[3] 变压器故障诊断中溶解气体的PSO-WFCM算法研究 [J].