【摘 要】
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电力变压器故障高精度检测是保障电力系统稳定运行的基本条件。现结合最小二乘法与支持向量机,构建了最小二乘支持向量机分类模型,通过参数优化与样本分类的方式,实时检测变
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电力变压器故障高精度检测是保障电力系统稳定运行的基本条件。现结合最小二乘法与支持向量机,构建了最小二乘支持向量机分类模型,通过参数优化与样本分类的方式,实时检测变压器运行故障。首先设计了油色谱在线监测系统,获取变压器故障特征样本信息;然后采用粒子群算法优化分类模型的两个参数,粒子群算法优化参数过程中将分类误差作为适应度值,直到其符合迭代终止条件,输出参数优化结果;最后将优化后的参数带入分类模型,将油色谱在线监测数据作为测试样本,模型输出结果即为变压器故障类型,以此实现电力变压器故障检测的目的。
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