【摘 要】
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针对采用传统油中溶解气体分析技术在变压器故障诊断时存在的准确率不高、智能化低等缺点,笔者提出了一种基于SVM核函数优化算法,结合采用气体传感器、嵌入式系统以及物联网技术搭建的故障检测硬件的变压器故障诊断系统.通过实例验证,结果表明:该系统将SVM核函数优化结果应用于变压器故障分类及预测,能够将准确率从74.5％大幅提升至98.8％;同时,证明该系统具有较高的实用性.
【机 构】
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柳州铁道职业技术学院,广西 柳州 545616;中电投广西核电有限公司,广西 防城港 538000
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针对采用传统油中溶解气体分析技术在变压器故障诊断时存在的准确率不高、智能化低等缺点,笔者提出了一种基于SVM核函数优化算法,结合采用气体传感器、嵌入式系统以及物联网技术搭建的故障检测硬件的变压器故障诊断系统.通过实例验证,结果表明:该系统将SVM核函数优化结果应用于变压器故障分类及预测,能够将准确率从74.5％大幅提升至98.8％;同时,证明该系统具有较高的实用性.
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