【摘 要】
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针对当前互感器故障诊断算法的准确率不高的问题,提出基于主元分析法核极限学习机(principal components analysis-kernel extreme learning machine,PCA-KELM)和反正切变换(
【机 构】
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南方电网电能计量重点实验室,云南电网有限责任公司电力科学研究院,武汉大学电子信息学院
【基金项目】
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云南电网公司重点项目(YN2014-2-001)
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针对当前互感器故障诊断算法的准确率不高的问题,提出基于主元分析法核极限学习机(principal components analysis-kernel extreme learning machine,PCA-KELM)和反正切变换(arctangent transform,AT)的互感器故障诊断方法。AT可以改变互感器故障的数据结构,重新调节电压电流等数据的相关比例;PCA提取数据特征,不仅可以减小其维数,还可以保留所需的识别信息;KELM算法能够利用其结构参数来逼近非线性函数,且无需设定网络隐含层节点
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