【摘 要】
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电力变压器是电力系统中的重要设备之一，其运行状态关系整个电网的安全。基于振动法分析变压器运行状态，是变压器在线监测的一种有效方法。变压器振动在线监测过程中，振动监测数据量巨大导致数据存储和处理不便，特别是由于数据样本不完备、故障模式稀缺问题，使得变压器振动异常检测困难重重。
针对变压器振动数据特征提取问题，提出一种基于特征信息增益的无监督特征选择算法。利用互信息理论分析特征之间的相关性与冗余性，提出并应用特征重要度作为评价特征重要性的依据，并给出一种基于关联信息熵的特征排序算法。在标准数据集和变
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电力变压器是电力系统中的重要设备之一，其运行状态关系整个电网的安全。基于振动法分析变压器运行状态，是变压器在线监测的一种有效方法。变压器振动在线监测过程中，振动监测数据量巨大导致数据存储和处理不便，特别是由于数据样本不完备、故障模式稀缺问题，使得变压器振动异常检测困难重重。
针对变压器振动数据特征提取问题，提出一种基于特征信息增益的无监督特征选择算法。利用互信息理论分析特征之间的相关性与冗余性，提出并应用特征重要度作为评价特征重要性的依据，并给出一种基于关联信息熵的特征排序算法。在标准数据集和变压器实测振动数据上进行实验仿真，分析验证其可行性和有效性。
针对在线监测变压器运行状态过程中，存在数据样本不完备，特别是故障样本缺少的问题，采用支持向量数据描述的新异类检测技术，利用大量正常样本建立支持向量数据描述模型，实现对异常样本或者未知样本的检测。在标准数据集和变压器振动数据集上，仿真验证该检测模型的可行性和有效性。
针对变压器振动异常检测模型更新问题，采用基于快速凸包算法结合固定缓冲区的方法，实现变压器振动异常检测模型的在线学习与更新。在标准数据集和变压器振动数据集上，实验分析验证该算法的可行性和有效性。
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