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支持向量机优化的线性插值法在变压器油温预处理中的应用
被引量：
17
1
作者
谭风雷
张兆君
+2 位作者
吴兴泉
武广斌
马宏忠
《现代电力》
北大核心
2020年第6期591-597,共7页
变压器油温的预处理方法直接影响到油温的预测精度,进而影响变压器内部热状态的评估。基于支持向量机(support vector machine,SVM)和线性插值原理提出一种SVM优化的线性插值法,提高变压器油温预处理的准确性。首先利用SVM对变压器油温...
变压器油温的预处理方法直接影响到油温的预测精度,进而影响变压器内部热状态的评估。基于支持向量机(support vector machine,SVM)和线性插值原理提出一种SVM优化的线性插值法,提高变压器油温预处理的准确性。首先利用SVM对变压器油温数据进行总体判别,确定数据异常点的大致范围;然后建立基于加权优化的线性插值法计算模型并设定判别变压器油温数据异常点的阈值;之后,给出变压器油温数据异常点位置及数量精确判别式;最后基于相关性加权原理和钟形函数,对变压器油温数据进行了平滑处理。算例结果验证了该方法的有效性与可行性。
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关键词
支持向量机(SVM)
线性插值法
油温
加权
钟形函数
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职称材料
题名
支持向量机优化的线性插值法在变压器油温预处理中的应用
被引量：
17
1
作者
谭风雷
张兆君
吴兴泉
武广斌
马宏忠
机构
国网江苏省电力有限公司检修分公司
河海大学能源与电气学院
出处
《现代电力》
北大核心
2020年第6期591-597,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51577050)。
文摘
变压器油温的预处理方法直接影响到油温的预测精度,进而影响变压器内部热状态的评估。基于支持向量机(support vector machine,SVM)和线性插值原理提出一种SVM优化的线性插值法,提高变压器油温预处理的准确性。首先利用SVM对变压器油温数据进行总体判别,确定数据异常点的大致范围;然后建立基于加权优化的线性插值法计算模型并设定判别变压器油温数据异常点的阈值;之后,给出变压器油温数据异常点位置及数量精确判别式;最后基于相关性加权原理和钟形函数,对变压器油温数据进行了平滑处理。算例结果验证了该方法的有效性与可行性。
关键词
支持向量机(SVM)
线性插值法
油温
加权
钟形函数
Keywords
support vector machines(SVM)
linear interpolation method
oil temperature
weighting
bell function
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机优化的线性插值法在变压器油温预处理中的应用
谭风雷
张兆君
吴兴泉
武广斌
马宏忠
《现代电力》
北大核心
2020
17
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