为提高油浸式电力变压器故障状态评估的准确性,结合局部密度聚类(local density clustering,LDC)算法和三比值法提出一种变压器故障状态评估方法——以油中溶解气体为研究对象,对气体数据进行LDC处理,以最后聚类结果作为故障状态评估模...为提高油浸式电力变压器故障状态评估的准确性,结合局部密度聚类(local density clustering,LDC)算法和三比值法提出一种变压器故障状态评估方法——以油中溶解气体为研究对象,对气体数据进行LDC处理,以最后聚类结果作为故障状态评估模型及结合三比值法对新数据进行故障评估。该方法在弥补聚类方法无法准确反映故障状态和三比值法编码不全、编码太片面等不足的同时,在变压器状态发生变化时能随着新数据的输入自主修正故障状态评估模型。不同实验结果表明该方法用在变压器故障评估中,具有较高的故障评估准确率,并且当出现未知故障时能有效修正所搭建故障状态评估模型,可以在一定程度上反映变压器故障状态,保证变压器正常、安全运行。展开更多
文摘为提高油浸式电力变压器故障状态评估的准确性,结合局部密度聚类(local density clustering,LDC)算法和三比值法提出一种变压器故障状态评估方法——以油中溶解气体为研究对象,对气体数据进行LDC处理,以最后聚类结果作为故障状态评估模型及结合三比值法对新数据进行故障评估。该方法在弥补聚类方法无法准确反映故障状态和三比值法编码不全、编码太片面等不足的同时,在变压器状态发生变化时能随着新数据的输入自主修正故障状态评估模型。不同实验结果表明该方法用在变压器故障评估中,具有较高的故障评估准确率,并且当出现未知故障时能有效修正所搭建故障状态评估模型,可以在一定程度上反映变压器故障状态,保证变压器正常、安全运行。
