基于遗传聚类算法的油中溶解气体分析电力变压器故障诊断

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电力变压器油中溶解气体分析DGA(Dissolved GasAnalysis)是电力变压器故障诊断的重要方法,为了克服模糊C一均值算法存在的聚类中心数不容易确定,以及容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上。探讨了一种将自适应遗传算法和模糊C-均值相结合的遗传一模糊聚类算法,并将其应用于DGA电力变压器数据分析,实现了变压器的故障诊断。实验数据表明:该算法收敛速度快,能有效地对样本进行聚类,提高了识别故障率。
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