【摘 要】
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为了实现对电力变压器绝缘状态的智能评估,提出了一种融合核主成分分析和集成学习理论的电力变压器油纸绝缘评估方法。在特征提取方面,通过回复电压法（recovery voltage metho
【机 构】
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广东电网有限责任公司河源供电局,广东工业大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51567002,50767001）, 广东省公益研究与能力建设专项资金项目（2014A010106026）, 广东电网有限责任公司科技项目（（031600KK52160004）
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为了实现对电力变压器绝缘状态的智能评估,提出了一种融合核主成分分析和集成学习理论的电力变压器油纸绝缘评估方法。在特征提取方面,通过回复电压法（recovery voltage method,RVM）提取特征量,并对特征量进行核主成分分析（kernel principle component analysis,KPCA）,将低维度的样本空间映射到高维度的核空间,并按照重要性进行排序;在评估识别方面,利用集成学习的思想建立分类器群模型,克服了单分类器的局限性,并提高了分类器的分类预测能力。通过实例论证,融合核
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