组合核相关向量机可以融合多个特征空间,输出变压器隶属于各种状态的概率。将代价敏感机制融入组合核相关向量机,构建了代价敏感组合核相关向量机,该算法以误诊断代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测样本的故障类别,克服了传统诊断方...组合核相关向量机可以融合多个特征空间,输出变压器隶属于各种状态的概率。将代价敏感机制融入组合核相关向量机,构建了代价敏感组合核相关向量机,该算法以误诊断代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测样本的故障类别,克服了传统诊断方法未考虑误诊断代价差异的问题。针对代价敏感组合核相关向量机核函数参数选取需人为设定的问题,采用K折交叉验证和粒子群算法相结合的方法寻优核函数参数。基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)数据的诊断实例表明,与BP神经网络,支持向量机及组合核相关向量机算法相比,代价敏感组合核相关向量机不仅具有较高的诊断正确率,而且具有较低的误诊断代价。展开更多
为分别评估变压器油纸绝缘的老化程度和水分含量,文中通过加速热老化试验和吸潮实验制备了不同老化程度下含水量不同的油浸绝缘纸试品,测试了试品的介损因数频谱和阻抗相位频谱,分析了老化、水分对油纸绝缘频域介电谱特性的影响。采用...为分别评估变压器油纸绝缘的老化程度和水分含量,文中通过加速热老化试验和吸潮实验制备了不同老化程度下含水量不同的油浸绝缘纸试品,测试了试品的介损因数频谱和阻抗相位频谱,分析了老化、水分对油纸绝缘频域介电谱特性的影响。采用多输出支持向量回归算法(multi-output support vectorregression,M-SVR)逼近频域介电谱曲线与油纸绝缘老化和水分之间的非线性映射关系,据此预测油纸绝缘试品的老化程度和水分含量。研究表明,对于含水量在0.5～5.6%范围内、具有不同老化程度的试品,M-SVR对含水量的预测精度较高,而对老化程度的预测精度较低,且均高于RBF神经网络;根据油纸绝缘试品的聚类分析结果,发现与老化程度相关性较大的第1、2类试品,M-SVR对其老化程度的预测精度明显提高,含水量预测精度变化不大。展开更多
文摘组合核相关向量机可以融合多个特征空间,输出变压器隶属于各种状态的概率。将代价敏感机制融入组合核相关向量机,构建了代价敏感组合核相关向量机,该算法以误诊断代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测样本的故障类别,克服了传统诊断方法未考虑误诊断代价差异的问题。针对代价敏感组合核相关向量机核函数参数选取需人为设定的问题,采用K折交叉验证和粒子群算法相结合的方法寻优核函数参数。基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)数据的诊断实例表明,与BP神经网络,支持向量机及组合核相关向量机算法相比,代价敏感组合核相关向量机不仅具有较高的诊断正确率,而且具有较低的误诊断代价。
文摘为分别评估变压器油纸绝缘的老化程度和水分含量,文中通过加速热老化试验和吸潮实验制备了不同老化程度下含水量不同的油浸绝缘纸试品,测试了试品的介损因数频谱和阻抗相位频谱,分析了老化、水分对油纸绝缘频域介电谱特性的影响。采用多输出支持向量回归算法(multi-output support vectorregression,M-SVR)逼近频域介电谱曲线与油纸绝缘老化和水分之间的非线性映射关系,据此预测油纸绝缘试品的老化程度和水分含量。研究表明,对于含水量在0.5～5.6%范围内、具有不同老化程度的试品,M-SVR对含水量的预测精度较高,而对老化程度的预测精度较低,且均高于RBF神经网络;根据油纸绝缘试品的聚类分析结果,发现与老化程度相关性较大的第1、2类试品,M-SVR对其老化程度的预测精度明显提高,含水量预测精度变化不大。
