【摘 要】
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针对电力变压器故障诊断中的故障特征量数量匮乏、携带的故障信息较为有限,致使故障判断效果不理想等问题,将电气试验数据等与油中溶解气体分析(DGA)相融合所获得的34种特征
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1234202);国家杰出青年基金(51325704)~~
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针对电力变压器故障诊断中的故障特征量数量匮乏、携带的故障信息较为有限,致使故障判断效果不理想等问题,将电气试验数据等与油中溶解气体分析(DGA)相融合所获得的34种特征量作为故障特征量,以完善故障特征信息。在此基础上,将特征评估与核主元分析(KPCA)相结合,构建了一种基于特征评估与核主元分析的故障诊断方法。该方法首先通过特征评估来剔除不敏感故障特征量,以削弱它们对特征提取产生的影响;其次,对经过特征评估后的27维故障特征量进行核主元分析,降低故障特征量的维数;最后,将提取后的9维故障特征量作为输入故障特征向量,采用多分类相关向量机(M-RVM)方法进行故障分类。实例分析表明,该故障诊断方法不仅能有效弥补故障特征量单一等不足,而且更具一般性,其故障诊断准确率达到90.35%,可为故障信息有限情况下的电力变压器故障诊断提供参考。
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