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基于变压器最优漏磁信息的绕组变形分类方法
被引量：
3
1
作者
陈世彪
邓祥力
杨欢红
《水电能源科学》
北大核心
2018年第11期173-177,共5页
为了判别电力变压器绕组变形状况,提出一种基于最优漏磁信息及多层聚类编码和最优权重译码的ECOC分类器对变压器绕组变形分类的方法,首先利用多层聚类算法构建最优ECOC编码矩阵,然后通过最优权重译码算法对分类器输出进行译码得出变压...
为了判别电力变压器绕组变形状况,提出一种基于最优漏磁信息及多层聚类编码和最优权重译码的ECOC分类器对变压器绕组变形分类的方法,首先利用多层聚类算法构建最优ECOC编码矩阵,然后通过最优权重译码算法对分类器输出进行译码得出变压器绕组具体变形类别,建立变压器绕组二维漏磁场有限元模型,计算得出绕组可能出现的变形形式和绕组区域变形前后的磁感应强度值数据,从而得出磁感应强度测量点;最后利用所建立模型得出的绕组变形数据进行仿真判别。结果表明,所建立的分类器在绕组变形判别时具有较高的准确性,可用于变压器绕组变形类型的检测。
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关键词
变压器绕组
漏磁感应强度
变形分类
纠错输出编码矩阵
多层聚类
最优权重
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职称材料
题名
基于变压器最优漏磁信息的绕组变形分类方法
被引量：
3
1
作者
陈世彪
邓祥力
杨欢红
机构
华电电力科学研究院有限公司
上海电力学院电气工程学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2018年第11期173-177,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51777119)
上海绿色能源并网工程技术研究中心项目(13DZ2251900)
文摘
为了判别电力变压器绕组变形状况,提出一种基于最优漏磁信息及多层聚类编码和最优权重译码的ECOC分类器对变压器绕组变形分类的方法,首先利用多层聚类算法构建最优ECOC编码矩阵,然后通过最优权重译码算法对分类器输出进行译码得出变压器绕组具体变形类别,建立变压器绕组二维漏磁场有限元模型,计算得出绕组可能出现的变形形式和绕组区域变形前后的磁感应强度值数据,从而得出磁感应强度测量点;最后利用所建立模型得出的绕组变形数据进行仿真判别。结果表明,所建立的分类器在绕组变形判别时具有较高的准确性,可用于变压器绕组变形类型的检测。
关键词
变压器绕组
漏磁感应强度
变形分类
纠错输出编码矩阵
多层聚类
最优权重
Keywords
transformer winding
magnetic flux leakage inductance
deformation classification
error correction out- put coding matrix
multilayer clustering
optimal weight
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于变压器最优漏磁信息的绕组变形分类方法
陈世彪
邓祥力
杨欢红
《水电能源科学》
北大核心
2018
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