| 基于油中气体分析与类重叠特征的变压器分层故障诊断模型 |
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| 引用本文： | 陈铁,冷昊伟,李咸善,陈一夫.基于油中气体分析与类重叠特征的变压器分层故障诊断模型[J].中国电力,2022,55(7):22. |
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| 作者姓名： | 陈铁 冷昊伟 李咸善 陈一夫 |
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| 作者单位： | 1. 三峡大学 水电站运行与控制湖北省重点实验室，湖北 宜昌 443000;2. 三峡大学 电气与新能源学院，湖北 宜昌 443000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51741907)；梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室开放基金 (2019KJX08)。 |
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| 摘 要： | 油中溶解气体分析可以有效识别变压器放电故障与过热故障，为提高变压器故障诊断准确度，提出一种基于类重叠特征的变压器分层故障诊断方法。首先使用支持向量数据描述（SVDD）划分出变压器故障样本数据空间的重叠区域，选择类重叠率与类重叠度作为重叠特征，分别对类重叠程度和样本点重要性进行描述，然后以类重叠率为分层标准建立分层故障诊断模型，采用分隔训练法将各诊断层的样本集分开训练，针对分类难度较大的重叠区，基于类重叠度构造二分类模糊支持向量机(FSVM)进行故障诊断。实验结果表明，相比于其他模型，所提方法具有更高的准确度。
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| 关 键 词： | 变压器故障诊断 类重叠 分层诊断 支持向量数据描述 模糊支持向量机 |
| 收稿时间： | 2022-02-10 |
Transformer Hierarchical Fault Diagnosis Model Based on Dissolved Gas Analysis of Insulating Oil and Class Overlap Features |
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| CHEN Tie,LENG Haowei,LI Xianshan,CHEN Yifu.Transformer Hierarchical Fault Diagnosis Model Based on Dissolved Gas Analysis of Insulating Oil and Class Overlap Features[J].Electric Power,2022,55(7):22. |
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| Authors: | CHEN Tie LENG Haowei LI Xianshan CHEN Yifu |
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| Affiliation: | 1. Hubei Provincial Key Laboratory for Operation and Control of Cascaded Hydropower Station, China Three Gorges University, Yichang 443000, China;2. School of Electrical Engineering and New Energy, China Three Gorges University, Yichang 443000, China. |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | transformer fault diagnosis class overlap hierarchical diagnosis SVDD FSVM |
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