一种基于多分类概率输出的变压器故障诊断方法

发布时间：2017-08-21 20:36

  本文关键词：一种基于多分类概率输出的变压器故障诊断方法

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【摘要】：多分类概率输出方法可用于变压器故障诊断,其分类效果较好并能提供概率信息。针对现有基于支持向量机(SVM)的诊断方法在特征不明显条件下有误分类的情况,提出了一种基于多分类概率输出的变压器故障诊断方法。此方法引入Sigmoid函数将SVM决策函数输出映射为二分类概率输出,然后综合多个二分类概率输出结果,求解一个凸二次规划问题实现多分类概率输出。此方法可以得到发生不同类型故障的可能性,即故障类别概率,进一步分析后给出诊断结论。算例分析表明,此方法在继承了SVM故障诊断方法优点的基础上,提供了概率信息,对现有SVM方法误诊断样本也能给出可能存在的故障,弥补了现有SVM方法在变压器故障特征不明显条件下的不足。
【作者单位】： 浙江大学电气工程学院;国网上海市电力公司市南供电公司;
【关键词】： 变压器故障诊断 支持向量机 油中溶解气体分析 多分类概率输出
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51177143) 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA05A120) 浙江省自然科学基金资助项目(LZ12E07002)~~
【分类号】：TM407
【正文快照】： 0引言油浸变压器是电力系统中的关键设备,其安全稳定运行意义重大。在众多物理和化学检测手段中,油中溶解气体分析(DGA)通过分析气体的组分和含量来检测设备状态,可及时发现内部潜伏故障,因其不影响变压器正常运行而成为最广泛应用的油浸电气设备故障探测和诊断手段[1-2]。基

【参考文献】

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1 熊浩;孙才新;陈伟根;杜林;廖玉祥;;电力变压器故障诊断的人工免疫网络分类算法[J];电力系统自动化;2006年06期

2 潘，

本文编号：714989