基于极限学习机的变压器故障预测方法研究

发布时间：2017-08-31 07:36

  本文关键词：基于极限学习机的变压器故障预测方法研究

  更多相关文章： 变压器 故障预测 油中溶解气体分析 极限学习机

【摘要】：变压器的运行状况直接关系到整个电网的安全。油中溶解气体能反映变压器的运行情况,但是,油中溶解气体分析(DGA)法只能对油样采集时刻的变压器故障情况进行诊断,不能对变压器存在的潜伏性故障进行预测。因此,对变压器油中溶解气体预测方法进行研究具有重要的理论价值和实际意义。首先,本文在分析现有变压器故障预测方法的特点及其存在问题的基础上,详细介绍了极限学习机的基本理论及其算法,并将其用于变压器故障预测中,探索基于极限学习机的变压器油中溶解气体预测新方法。然后,给出了基于正则极限学习机的变压器故障预测方法。这种方法主要针对极限学习机在样本数量有限的情况下会出现过度拟合的现象,通过引入结构风险最小化原理和平衡因子权衡经验风险和结构风险的比例。这种方法在保持训练速度快的前提下,有效的提高极限学习机的泛化性能。实验证明,正则极限学习机有更好的拟合和泛化性能。最后,本文在研究了混合核函数、核极限学习机和粒子群算法的基础上,给出了基于粒子群优化混合核极限学习机的变压器故障预测方法。其核函数采用具有局部特性的高斯核函数和全局特性的多项式核函数加权得到的混合核函数。针对核函数参数存在敏感性问题,使用粒子群优化算法对混合核极限学习机参数进行优化,给出了参数的具体优化过程。实验证明,基于粒子群优化混合核极限学习机的变压器故障预测方法具有更好的预测效果。
【关键词】：变压器 故障预测 油中溶解气体分析 极限学习机
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM407
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 选题背景及研究意义9-10
• 1.2 变压器油中溶解气体分析10-13
• 1.2.1 油中气体的产生10-11
• 1.2.2 油中气体的溶解和扩散11-12
• 1.2.3 油中特征气体含量与故障对应关系12-13
• 1.3 变压器故障预测方法的研究现状13-16
• 1.4 本课题研究内容16-18
• 第2章 极限学习机18-27
• 2.1 引言18
• 2.2 极限学习机理论18-23
• 2.2.1 极限学习机理论背景18-22
• 2.2.2 极限学习机算法22-23
• 2.3 核极限学习机理论23-25
• 2.3.1 核函数23-24
• 2.3.2 核极限学习机算法24-25
• 2.4 ELM和KELM性能分析25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 基于正则极限学习机的变压器故障预测27-38
• 3.1 引言27-28
• 3.2 正则极限学习机预测模型28-29
• 3.3 基于正则极限学习机的变压器故障预测29-33
• 3.3.1 特征量选择29
• 3.3.2 数据预处理29
• 3.3.3 误差标准29-30
• 3.3.4 隐藏层激活函数的选择30-31
• 3.3.5 RELM的参数设定31-33
• 3.3.6 基于RELM的变压器故障预测33
• 3.4 实例分析33-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第4章 基于混合核极限学习机的变压器故障预测38-49
• 4.1 引言38-39
• 4.2 混合核函数39-40
• 4.3 粒子群算法40-42
• 4.4 混合核极限学习机的参数优化42-43
• 4.5 基于PSO-MKELM的变压器故障预测43-44
• 4.5.1 特征量的选择43
• 4.5.2 基于PSO-MKELM的变压器故障预测过程43-44
• 4.6 实例分析44-48
• 4.7 本章小结48-49
• 第5章 结论与展望49-51
• 5.1 总结49
• 5.2 展望49-51
• 参考文献51-54
• 攻读硕士学位期间发表的论文54-55
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作55-56
• 致谢56

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本文编号：764301