【摘 要】
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电力变压器是电力系统的枢纽设备,其运行的可靠性与电力系统的安全密切相关,变压器运行状态的有效评估以及变压器故障类型的准确诊断一直是电力工作者研究的重点和难点。本文
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电力变压器是电力系统的枢纽设备,其运行的可靠性与电力系统的安全密切相关,变压器运行状态的有效评估以及变压器故障类型的准确诊断一直是电力工作者研究的重点和难点。本文结合油色谱分析技术,采用遗传算法优化的最小二乘支持向量机建立了电力变压器故障预测、故障诊断与状态评估通用模型,该模型需要的数据量小,泛化能力强,并通过多个现场实例分析证明了该方法的正确性与有效性。同时,本文开发了一套基于SQL Server 2005和Visual Studio 2005的电力变压器数据管理和状态评估专家系统,系统运行稳定,操作简单,大大改善了电力变压器状态信息管理和维护效率,为状态检修奠定基础。
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