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基于信号距离度模型和SVM的变压器绕组变形诊断方法研究
被引量：
4
1
作者
唐轩
成俊杰
+2 位作者
吴琳
张磊
徐艳春
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期27-36,共10页
为了解决在使用频响法诊断绕组变形时依赖于人工经验判断误判率较高的问题,实现变压器绕组变形的精准诊断,提出了一种基于信号距离度模型和SVM的变压器绕组变形诊断方法。文中利用信号距离度模型,通过计算分频段互复距离度、互距离度、...
为了解决在使用频响法诊断绕组变形时依赖于人工经验判断误判率较高的问题,实现变压器绕组变形的精准诊断,提出了一种基于信号距离度模型和SVM的变压器绕组变形诊断方法。文中利用信号距离度模型,通过计算分频段互复距离度、互距离度、相关系数,将其作为特征量输入支持向量机进行故障分类。使用遗传算法(GA)对支持向量机进行参数优化。使用Pspice分别模拟了以5%为等级的57份样本和以3%为等级的90份样本,仿真发现,使用分频段互复距离度作为特征来进行绕组变形故障分类的准确率达到96.296 2%和97.222 2%,分类效果明显高于仅考虑幅值特性的互距离度和传统的相关系数。并通过实际变压器形变数据证明了其有效性,为变压器绕组故障诊断提供新思路。
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关键词
信号距离度模型
支持向量机
遗传算法
绕组变形
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职称材料
题名
基于信号距离度模型和SVM的变压器绕组变形诊断方法研究
被引量：
4
1
作者
唐轩
成俊杰
吴琳
张磊
徐艳春
机构
三峡大学电气与新能源学院
国网湖北省电力有限公司技术培训中心
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期27-36,共10页
基金
国家自然科学基金(51877122)
湖北省教育厅重点项目(D20201203)。
文摘
为了解决在使用频响法诊断绕组变形时依赖于人工经验判断误判率较高的问题,实现变压器绕组变形的精准诊断,提出了一种基于信号距离度模型和SVM的变压器绕组变形诊断方法。文中利用信号距离度模型,通过计算分频段互复距离度、互距离度、相关系数,将其作为特征量输入支持向量机进行故障分类。使用遗传算法(GA)对支持向量机进行参数优化。使用Pspice分别模拟了以5%为等级的57份样本和以3%为等级的90份样本,仿真发现,使用分频段互复距离度作为特征来进行绕组变形故障分类的准确率达到96.296 2%和97.222 2%,分类效果明显高于仅考虑幅值特性的互距离度和传统的相关系数。并通过实际变压器形变数据证明了其有效性,为变压器绕组故障诊断提供新思路。
关键词
信号距离度模型
支持向量机
遗传算法
绕组变形
Keywords
signal distance degree model
SVM
genetic algorithm
winding deformation
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于信号距离度模型和SVM的变压器绕组变形诊断方法研究
唐轩
成俊杰
吴琳
张磊
徐艳春
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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