典型文献
基于特征气体加权的油浸式变压器故障预报
文献摘要：
电力变压器担负着电网中电能变换与传输任务,是电力系统安全可靠、经济优质运行的重要保障,减少和防止其故障发生对电网意义重大.首先,针对时序数据样本的相关性,为减少时间序列间隔与数据变化给预测模型带来的影响,通过分析气体浓度的历史数据,对其迭代计算GM(1,1)模型中背景值系数,优化准光滑数列的平移量,得到最佳背景值系数序列,提出了基于改进背景值系数序列的灰色模型;其次,对预测气体加权处理,采用表征变量关联程度的互信息方法确定特征气体的权重;然后,建立基于PSO-LSSVM模型的多分类变压器故障诊断器;最后,仿真实验验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
变压器;灰色模型;故障诊断;LS-SVM模型
中图分类号：
作者姓名：
朱建勇;凤冰霞;杨辉;聂飞平
作者机构：
华东交通大学 电气与自动化工程学院,江西 南昌 330013;华东交通大学 江西省先进控制与优化重点实验室,江西 南昌 330013;西北工业大学光学影像分析与学习中心,陕西 西安 710072
文献出处：
引用格式：
[1]朱建勇;凤冰霞;杨辉;聂飞平-.基于特征气体加权的油浸式变压器故障预报)[J].控制工程,2022(10):1743-1751
A类：
B类：
特征气体,油浸式变压器,电力变压器,传输任务,电力系统安全,时序数据,减少时间,序列间隔,数据变化,气体浓度,历史数据,迭代计算,GM,背景值,数列,平移,灰色模型,表征变量,关联程度,互信息,信息方法,PSO,LSSVM,多分类,变压器故障诊断,诊断器
AB值：
0.422515
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