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多分類支持向量機在電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用

作者:孫志鵬; 崔青; 張志磊; 王濤; 張?zhí)靷?/span> 東北電力大學電氣工程學院; 吉林吉林132012; 河北省電力公司石家莊供電公司; 石家莊050051; 北京潤偉天華電力科技有限公司; 北京102211

摘要:支持向量機是以統(tǒng)計學習理論為基礎(chǔ)發(fā)展起來的新的通用學習方法,較好地解決了小樣本、高維數(shù)、非線性等學習問題。支持向量機分類性能的好壞很大程度依賴于核函數(shù)與核參數(shù)的選取。目前常用的參數(shù)尋優(yōu)方法有網(wǎng)格搜索法、遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法。本文提出了一種基于支持向量機多分類的電力變壓器故障診斷模型,以變壓器油中5種特征氣體作為輸入,5種故障狀態(tài)作為相應(yīng)的輸出,選用高斯徑向基核函數(shù),使用網(wǎng)格搜索法獲取最優(yōu)參數(shù)C、g。經(jīng)實驗表明,該模型準確率為83.3%,具有較好的實用性。

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