-
题名概率聚类技术应用于变压器DGA数据故障诊断
被引量：15
- 1
-
-
作者
熊浩
李卫国
宋伟
王勇
杨俊
李令
-
机构
武汉大学电气工程学院
华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室
河南省电力公司市场营销部
河南省信阳市电力公司
-
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期1022-1026,共5页
-
基金
华北电力大学青年教师科研基金(200611017)~~
-
文摘
传统的最优聚类、分类技术,需要对聚类原型做球形假设,若将其应用于溶解气体分析(DGA)数据表诊断故障分类问题将存在不符合聚类本质的问题。为此将密度聚类方法引入DGA数据的故障诊断,取消了对聚类原型做形状假设,实现了DGA样本聚类的无监督型分析。该方法实现如下:①利用非参数密度估计方法估计样本空间概率密度函数,并以概率密度函数作为聚类依据,密度函数值较大的区域将有可能作为类簇原型区;②利用非参数估计方法直接估计出概率密度函数的梯度场;③依据概率密度函数的梯度分布确定聚类原型,进而利用峡谷搜索法思想建立聚类划分;④最后利用类簇划分的边界确定变压器故障的区分边界。试验结果表明,该方法实现了基于密度的自然值域划分,能够做到比现有的人工划分方式更加细致地划分,为研究DGA样本表特性提供了一种新的可行途径。
-
关键词
密度聚类
聚类原型
划分
非参数估计
故障分辨率
溶解气体分析
-
Keywords
density based clustering
clustering prototype
partition
non-parametric estimation
fault resolution
dissolved gas analysis （DGA）
-
分类号
TM407
[电气工程—电器]
-
