基于MOPSO的输变电设备状态评估管理研究
[Abstract]:In order to solve the problem of increasing the voltage level and the service life of transmission and transformation equipment and increasing the risk of power network failure, a method of state evaluation of transmission and transformation equipment based on MOPSO is proposed. Firstly, a series of basic SVM classifiers are trained, and then the decision classifier is constructed by using MOPSO algorithm to select a part of SVM with high precision and diversity, and the transmission and transformation equipment is divided into different running states. Finally, the simulation experiment of dissolved gas data in transformer oil is carried out to evaluate the status of transformer, and the results are compared with the traditional SVM,IEC three-ratio method and BP neural network algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can accurately and effectively evaluate the state of the transformer, and has a higher accuracy than the traditional diagnosis method.
【作者单位】: 四川省电力公司眉山公司;
【基金】:国家自然科学基金(61372071)~~
【分类号】:TM41;TM506;TM732
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,本文编号:2379734
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