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电力变压器故障诊断的人工免疫网络分类算法
被引:29
作者:

熊浩
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孙才新
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陈伟根
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杜林
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廖玉祥
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[1] 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
[2] 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室 重庆市
来源:
关键词:
电力变压器;
油中溶解气体分析;
故障诊断;
人工免疫网络;
最邻近分类法;
在线监测;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM41 [电力变压器];
学科分类号:
080801 ;
摘要:
变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法。文中将人工免疫网络分类算法应用于电力变压器故障诊断,利用增加抗原、记忆抗体类别信息的人工免疫网络对故障样本进行学习,可以获取更好地表征故障样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对故障样本进行分类。经大量实例分析,并将其结果与IEC三比值法和BP神经网络等方法的结果相比较,表明该算法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,具有较高的诊断准确率。
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周利军
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机构: 西南交通大学电气工程学院

吴广宁
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朱康
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李静
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涂光瑜
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罗毅
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吴冀湘
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钟将
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机构: 重庆大学计算机学院

吴中福
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机构: 重庆大学计算机学院

吴开贵
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欧灵
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董立新
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机构: 上海交通大学电子信息与电气工程学院

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李喆
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机构: 上海交通大学电子信息与电气工程学院

刘奕路
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周浩
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盛晔
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孟源源
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机构: 西安交通大学

徐长响
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严璋
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机构: 西安交通大学
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章兢
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机构: 湖南大学电气与信息工程学院!长沙

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机构:

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机构:

廖瑞金
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机构: 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室!重庆市,重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室!重庆市,重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室!重庆市,重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室!重庆市,重庆大学高电压与电工新技术教育

杜林
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陈伟根
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机构: 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室!重庆市,重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室!重庆市,重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室!重庆市,重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室!重庆市,重庆大学高电压与电工新技术教育