典型文献
基于NRS的GWO-SVM变压器故障诊断方法研究
文献摘要：
针对油中溶解气体分析法(DGA)不能有效反映变压器的不同故障且诊断准确率低的问题,通过邻域粗糙集(NRS)对变压器故障数据比值进行约简,得出一组新比值作为诊断样本,进而利用灰狼算法(GWO)与支持向量机(SVM)结合的模型进行故障诊断.实验分析表明,利用NRS对变压器故障数据约简能够有效提高变压器故障准确率,同时验证了GWO-SVM模型对于变压器故障诊断的良好适用性.
文献关键词：
变压器;故障诊断;邻域粗糙集;支持向量机;灰狼算法
中图分类号：
作者姓名：
徐伟进;徐炜彬;张炜华;李想;吴振
作者机构：
国网吉林省电力有限公司长春供电公司,吉林长春 130000;长春工业大学电气与电子工程学院,吉林长春 130012
文献出处：
引用格式：
[1]徐伟进;徐炜彬;张炜华;李想;吴振-.基于NRS的GWO-SVM变压器故障诊断方法研究)[J].电工电气,2022(02):9-13,56
A类：
B类：
NRS,GWO,变压器故障诊断,故障诊断方法,油中溶解气体分析,气体分析法,DGA,诊断准确率,邻域粗糙集,故障数据,行约,灰狼算法,数据约简
AB值：
0.209536
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