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电力变压器油纸绝缘热老化研究综述 被引量:207
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作者 廖瑞金 杨丽君 +2 位作者 郑含博 汪可 马志钦 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1-12,共12页
综述了电力变压器油纸绝缘老化的研究现状,剖析了影响变压器油纸绝缘老化的各种因素。分析了变压器油纸绝缘热老化特征产物及规律,强调了水分对变压器油纸绝缘热老化的影响。分别总结了变压器油纸绝缘热老化的理化和电气特征量,并从微... 综述了电力变压器油纸绝缘老化的研究现状,剖析了影响变压器油纸绝缘老化的各种因素。分析了变压器油纸绝缘热老化特征产物及规律,强调了水分对变压器油纸绝缘热老化的影响。分别总结了变压器油纸绝缘热老化的理化和电气特征量,并从微观形貌和分子动力学模拟层面探索绝缘纸内部纤维素的断链机理,从而讨论各种因素对绝缘热老化的影响机制。最后提出了电力变压器绝缘热老化领域后续关注的问题。 展开更多
关键词 电力变压器 油纸绝缘 热老化 特征量 微观形貌 分子动力学模拟
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基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法 被引量:122
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作者 郑含博 王伟 +3 位作者 李晓纲 王立楠 李予全 韩金华 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期3424-3429,共6页
为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的... 为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的最优参数,并采用交叉验证原理来提高分类算法的整体泛化性能。实例分析结果表明,采用LS-SVM和PSO算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;与传统的电力变压器故障诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 多类分类 粒子群优化 故障诊断 电力变压器 准确率
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变压器故障诊断用油中溶解气体新特征参量 被引量:113
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作者 汪可 李金忠 +4 位作者 张书琦 孙建涛 王健一 高飞 程涣超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期6570-6578,6625,共9页
油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)是现场电力变压器故障诊断最常用的方法。然而,油中溶解气体含量较容易受到变压器结构、容量、故障位置以及故障程度等因素的影响,从而降低了变压器故障诊断的可靠性。为了提升变压器故... 油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)是现场电力变压器故障诊断最常用的方法。然而,油中溶解气体含量较容易受到变压器结构、容量、故障位置以及故障程度等因素的影响,从而降低了变压器故障诊断的可靠性。为了提升变压器故障诊断正确率,该文提出了基于支持向量机(support vector machie,SVM)和遗传算法(geneti calgorithm,GA)优选的DGA新特征参量。首先,以28个DGA比值为输入,建立了基于SVM的变压器故障诊断模型;其次,采用GA同时对SVM参数和DGA比值进行优化,得到9个优选DGA比值作为变压器故障诊断用新特征参量。对IEC TC 10故障数据库的诊断结果表明:DGA新特征参量的故障诊断正确率为84%,较常用的DGA含量和IEC比值的诊断正确率提高10%~25%;并且无论采用哪种特征参量,支持向量机的诊断结果均优于神经网络诊断模型。最后,采用DGA新特征参量对国内117组变压器的故障诊断正确率达到了87.18%,再次验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 油中溶解气体比值 支持向量机 遗传算法 IEC TC 10数据库
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基于瞬时励磁电感频率特性判别变压器励磁涌流 被引量:57
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作者 葛宝明 苏鹏声 +1 位作者 王祥珩 王维俭 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2002年第17期35-40,共6页
基于变压器瞬时励磁电感基频分量的有无 ,提出了判别励磁涌流与内部故障的新方法。涌流时变压器铁心必然经历饱和与非饱和过程 ,瞬时励磁电感是时变、交替变化的 ,具有较大的基频分量 ;内部故障时 ,变压器铁心工作于线性区 ,瞬时励磁电... 基于变压器瞬时励磁电感基频分量的有无 ,提出了判别励磁涌流与内部故障的新方法。涌流时变压器铁心必然经历饱和与非饱和过程 ,瞬时励磁电感是时变、交替变化的 ,具有较大的基频分量 ;内部故障时 ,变压器铁心工作于线性区 ,瞬时励磁电感恒为常数 ,无基频分量。据此 ,可实现励磁涌流与内部故障的有效判别。但瞬时励磁电感很难精确求取 ,为方便计算 ,提出了等效瞬时电感的概念 ,论证了其基频特性的等效性。 展开更多
关键词 瞬时励磁电感 频率特性 判别 励磁涌流 电力变压器 差动保护
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融合集对分析和关联规则的变压器故障诊断方法 被引量:84
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作者 谢龙君 李黎 +3 位作者 程勇 卢明 姜立秋 腾云 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期277-286,共10页
结合集对分析和关联规则各自的特点,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法。该方法通过分析变压器运行中各故障征兆参数之间的关联性,建立了故障类型集合;通过对比计算关联规则的支持度与置信度,同时引入变权公式,得到故障类型和故障... 结合集对分析和关联规则各自的特点,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法。该方法通过分析变压器运行中各故障征兆参数之间的关联性,建立了故障类型集合;通过对比计算关联规则的支持度与置信度,同时引入变权公式,得到故障类型和故障征兆的权重系数,有效避免专家意见或经验的主观性的问题;根据集对分析的可扩展性,采用5元联系度提高变压器故障诊断中处理不确定性因素的精度。实例对比分析表明,与关联规则、集对分析方法相比,该方法具有较好的诊断效果,在多故障问题处理中也表现优异。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 集对分析 关联规则
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组合核相关向量机在电力变压器故障诊断中的应用研究 被引量:82
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作者 朱永利 尹金良 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第22期68-74,12,共7页
仅依据反映变压器运行状态的单一特征信息很难对变压器的状态做出正确的诊断,而组合核相关向量机可实现多特征空间的融合。鉴于此,提出了基于组合核相关向量机的变压器故障诊断新方法。该诊断方法可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信... 仅依据反映变压器运行状态的单一特征信息很难对变压器的状态做出正确的诊断,而组合核相关向量机可实现多特征空间的融合。鉴于此,提出了基于组合核相关向量机的变压器故障诊断新方法。该诊断方法可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器为各种状态的概率,为变压器的检修提供更多的可用信息。此外,为进一步提高组合核相关向量机的性能,提出了基于K折交叉验证和遗传算法的核函数参数优化方法,对组合核相关向量机进行了优化。实例分析表明,与BP神经网络、支持向量机诊断方法相比,该文所提方法具有较好的故障诊断效果。 展开更多
关键词 电力变压器 相关向量机 组合核学习 信息融合 参数优化 故障诊断
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基于等效瞬时电感判别变压器励磁涌流的新算法 被引量:60
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作者 葛宝明 于学海 +2 位作者 王祥珩 苏鹏声 王维俭 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期44-48,共5页
基于变压器铁心磁导率在励磁涌流与内部故障时变化情况的不同,应用瞬时励磁电感和等效瞬时电感的概念,可有效判别变压器励磁涌流。但是,现有的等效瞬时电感计算方法存在较大的误差,对准确判别变压器励磁涌流构成了威胁。为此,提出了改... 基于变压器铁心磁导率在励磁涌流与内部故障时变化情况的不同,应用瞬时励磁电感和等效瞬时电感的概念,可有效判别变压器励磁涌流。但是,现有的等效瞬时电感计算方法存在较大的误差,对准确判别变压器励磁涌流构成了威胁。为此,提出了改进型的等效瞬时电感计算方法,有效考虑了等效电阻的影响,极大地改善了计算精度。以此为基础,给出了2种判别励磁涌流方案,即时域法和频域法。通过动模实验,对改进型算法和现有的近似算法进行了对比研究。结果表明,应用改进型算法求取的等效瞬时电感更为准确,使时域法和频域法的判别精度得到了极大的改善,有力证实了文中所提出的新算法正确、可行、有效。 展开更多
关键词 电力变压器 励磁涌流 内部故障
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基于深度自编码网络的电力变压器故障诊断 被引量:77
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作者 石鑫 朱永利 +3 位作者 宁晓光 王刘旺 孙岗 陈国强 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期122-126,共5页
基于深度自编码网络(DAEN),构建了分类深度自编码网络(CDAEN)模型。结合电力变压器在线监测油中溶解气体分析(DGA)数据,提出了基于CDAEN的变压器故障诊断方法。所提方法利用大量无标签样本进行预训练,优化模型参数,并利用少量有标签样... 基于深度自编码网络(DAEN),构建了分类深度自编码网络(CDAEN)模型。结合电力变压器在线监测油中溶解气体分析(DGA)数据,提出了基于CDAEN的变压器故障诊断方法。所提方法利用大量无标签样本进行预训练,优化模型参数,并利用少量有标签样本进行微调。实例分析表明,与基于反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)的故障诊断方法相比,所提方法的诊断正确率更高。 展开更多
关键词 深度自编码网络 电力变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 反向传播神经网络 支持向量机
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基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估 被引量:71
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作者 赵文清 朱永利 +2 位作者 姜波 张小奇 章斌 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1032-1039,共8页
为提高电力变压器状态评估的准确性,提出了一个基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估模型。该法将变压器分为本体、套管、铁心3个部件,采用5级状态的评估方法,针对变压器预防性试验数据,先建立变压器健康状态量化的分层模型,通过该模型... 为提高电力变压器状态评估的准确性,提出了一个基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估模型。该法将变压器分为本体、套管、铁心3个部件,采用5级状态的评估方法,针对变压器预防性试验数据,先建立变压器健康状态量化的分层模型,通过该模型评估变压器的历史、当前、未来状态,然后利用模糊隶属度函数确定分层模型中变压器各个参数的阈值和分值,最终建立基于贝叶斯网络的变压器状态评估模型。实例验证了变压器状态评估模型的正确性和方案的可行性,基于贝叶斯网络的变压器状态评估模型能较好地满足工程需要,所提出的评估方法为变压器由定期预防性维修向状态维修的过渡提供了技术支持。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 电力变压器 状态评估 模型 方法 维修 阈值
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基于有限体积法的油浸式变压器绕组温度分布计算 被引量:75
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作者 陈伟根 苏小平 +2 位作者 孙才新 潘翀 唐炬 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期23-27,共5页
针对变压器内部产热散热的对流换热过程,并考虑到变压器内部系统的非齐次性,采用有限体积法(FVM)将支配流动与传热的控制偏微分方程对微小控制体积积分,构造一组离散的控制方程,结合系统的初始条件和边界条件,求解一类自然油循环电力变... 针对变压器内部产热散热的对流换热过程,并考虑到变压器内部系统的非齐次性,采用有限体积法(FVM)将支配流动与传热的控制偏微分方程对微小控制体积积分,构造一组离散的控制方程,结合系统的初始条件和边界条件,求解一类自然油循环电力变压器温度场,仿真计算绕组温度分布。并与实验室温升用试验变压器不同条件下的实测数据进行对比验证,结果表明基于FVM的计算方法具有平均相对误差5.8%的精度,能较好地计算变压器绕组温度分布。 展开更多
关键词 电力变压器 有限体积法 绕组 温度分布 仿真
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油浸式变压器三维电磁-流体-温度场耦合分析方法 被引量:61
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作者 廖才波 阮江军 +3 位作者 刘超 文武 王珊珊 梁嗣元 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期150-155,共6页
提出了一种基于有限元法和有限体积法的变压器三维电磁-流体-温度场耦合分析方法。通过建立变压器三维模型,采用有限元法分析变压器内磁通密度分布,并求得变压器及绕组损耗。将变压器铁芯及绕组损耗作为热源,采用有限体积法求解变压器流... 提出了一种基于有限元法和有限体积法的变压器三维电磁-流体-温度场耦合分析方法。通过建立变压器三维模型,采用有限元法分析变压器内磁通密度分布,并求得变压器及绕组损耗。将变压器铁芯及绕组损耗作为热源,采用有限体积法求解变压器流体-温度场,分析变压器内部油流及温度分布,同时根据温度场结果对变压器损耗进行修正,通过迭代求解变压器流体-温度场获取变压器内部最终温度分布结果,提高求解精度。采用所提方法对35 k V油浸式变压器进行三维电磁-流体-温度场分析,将结果与经验公式的热点温度计算结果进行对比,验证了所提方法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 变压器 有限元法 有限体积法 多物理场耦合 流体-温度场分析 电磁场 温度 油浸式变压器
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基于残差BP神经网络的变压器故障诊断 被引量:59
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作者 赵文清 严海 +1 位作者 周震东 邵绪强 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期143-148,共6页
基于传统BP神经网络的变压器故障诊断方法,当网络模型达到一定的深度时,模型的诊断性能会趋向于饱和,无法进一步提升网络模型的诊断性能,此时加深网络模型的深度反而会导致模型的诊断性能有所下降。此外,在小样本数据下,传统BP神经网络... 基于传统BP神经网络的变压器故障诊断方法,当网络模型达到一定的深度时,模型的诊断性能会趋向于饱和,无法进一步提升网络模型的诊断性能,此时加深网络模型的深度反而会导致模型的诊断性能有所下降。此外,在小样本数据下,传统BP神经网络仍无法取得较好的诊断准确率。因此,为了提高变压器故障诊断准确率以及在小样本数据下的诊断性能,提出了基于残差BP神经网络的变压器故障诊断方法。所提方法采用堆叠多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,将传统BP神经网络的恒等映射学习转化为残差BP神经网络中的残差学习。同时,在每个残差网络模块中,模块的输入信息可以在模块内跨层传输,使得每个模块的输入信息可以更好地向深层网络传递,从而在小样本数据下仍可以训练得到较好的诊断模型。实验结果表明,相较于传统深层BP神经网络和传统浅层BP神经网络,所提方法具有更高的诊断准确率,同时在小样本数据下也体现出较好的诊断性能。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 残差BP神经网络 恒等映射 残差网络模块
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基于集对分析方法的电力变压器绝缘状态评估策略 被引量:52
13
作者 廖瑞金 郑含博 +3 位作者 杨丽君 张镱议 黄飞龙 孙才新 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第21期55-60,共6页
针对大型电力变压器绝缘状态和故障机理复杂、具有不确定性、难以有效评估的问题,提出了基于集对分析方法的变压器绝缘状态评估策略。建立变压器绝缘状态定量和定性评估指标体系,在状态等级划分和指标参数提取的基础上,构建集对分析算... 针对大型电力变压器绝缘状态和故障机理复杂、具有不确定性、难以有效评估的问题,提出了基于集对分析方法的变压器绝缘状态评估策略。建立变压器绝缘状态定量和定性评估指标体系,在状态等级划分和指标参数提取的基础上,构建集对分析算法及实现步骤,用联系度及其数学表达式统一描述系统状态的不确定性问题,结合信度准则实现对变压器绝缘状态的评估。实例研究并与其他状态评估方法的比较表明,该策略可行、有效,为电力变压器绝缘状态评估提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 电力变压器 绝缘状态 集对分析 联系度 信度准则
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基于贝叶斯正则化深度信念网络的电力变压器故障诊断方法 被引量:47
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作者 王德文 雷倩 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期129-135,共7页
传统的深度信念网络规模大、难度大、训练时间长,导致其故障诊断的时间较长。针对该问题,提出了一种基于贝叶斯正则化深度信念网络的电力变压器故障诊断方法。采用贝叶斯正则化算法改进传统深度信念网络的训练性能函数,在保证网络精度... 传统的深度信念网络规模大、难度大、训练时间长,导致其故障诊断的时间较长。针对该问题,提出了一种基于贝叶斯正则化深度信念网络的电力变压器故障诊断方法。采用贝叶斯正则化算法改进传统深度信念网络的训练性能函数,在保证网络精度的同时快速提高计算速度,从而提高网络的收敛速度。实验结果表明,经过贝叶斯正则化改进后,深度信念网络训练的泛化能力得到了提高,同时故障诊断的准确率也得到了保证。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 深度信念网络 贝叶斯正则化
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基于主成分分析和概率神经网络的变压器局部放电模式识别 被引量:46
15
作者 苑津莎 尚海昆 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期27-31,共5页
提出利用主成分分析(PCA)的方法对变压器局部放电原始特征参数进行降维,并提取出新的主成分因子。结果表明,提取出的主成分因子可以很好地表征原始特征向量。通过概率神经网络(PNN)分类器分别对降维前和降维后的特征向量进行训练和识别... 提出利用主成分分析(PCA)的方法对变压器局部放电原始特征参数进行降维,并提取出新的主成分因子。结果表明,提取出的主成分因子可以很好地表征原始特征向量。通过概率神经网络(PNN)分类器分别对降维前和降维后的特征向量进行训练和识别。研究发现,提取出的新因子有效缓解了分类器负担,且PNN分类器的识别效果良好,优于传统BP神经网络分类器。 展开更多
关键词 主成分分析 概率神经网络 变压器 局部放电 模式识别
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基于帝国殖民竞争算法优化支持向量机的电力变压器故障诊断模型 被引量:43
16
作者 张镱议 焦健 +3 位作者 汪可 郑含博 房加珂 周浩 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期99-104,共6页
提出了一种基于帝国殖民竞争算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型。对支持向量机进行了非线性和多分类变换,构建了k-折平均分类准确率目标函数,建立了帝国殖民竞争算法优化支持向量机的非线性多分类模型,结合交叉验证原理对变压器... 提出了一种基于帝国殖民竞争算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型。对支持向量机进行了非线性和多分类变换,构建了k-折平均分类准确率目标函数,建立了帝国殖民竞争算法优化支持向量机的非线性多分类模型,结合交叉验证原理对变压器进行了故障诊断。故障诊断结果表明,所提方法的平均测试准确率优于标准支持向量机和粒子群优化算法优化支持向量机(准确率分别为77.08%、57.97%和61.96%),验证了所提模型的有效性。采用UCI基准数据集对所提模型进行分类测试,结果表明所提模型在解决分类问题上具有较好的泛化性。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 帝国殖民竞争算法 支持向量机 准确率 多分类 模型
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遗传算法在电力变压器优化设计中的应用研究 被引量:32
17
作者 樊叔维 汪国梁 谢卫 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第5期346-348,353,共4页
本文首次将全局优化方法──遗传算法应用于电力变压器的优化设计。遗传算法程序结构简法,对初始点无可行性要求,问题的维数也不受限制。数学算例及应用实例表明,该方法能有效地求得全局极小点或近似全局极小点。
关键词 遗传算法 电力变压器 设计
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基于证据推理的电力变压器故障诊断策略(英文) 被引量:37
18
作者 董明 严璋 +1 位作者 杨莉 M.D.Judd 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期106-114,共9页
在变压器绝缘劣化之前,可以进行油中溶解气体分析、局部放电检测、传递函数测量等试验方法对其状态进行评估。所有这些试验现象需要很多实际经验才能正确解释。因此人工智能技术逐渐被应用于提高单一试验数据的分析中。但是,仅使用一种... 在变压器绝缘劣化之前,可以进行油中溶解气体分析、局部放电检测、传递函数测量等试验方法对其状态进行评估。所有这些试验现象需要很多实际经验才能正确解释。因此人工智能技术逐渐被应用于提高单一试验数据的分析中。但是,仅使用一种方法,可能难以得到满意的诊断结果,如油中溶解气体分析是不能准确对局部放电进行定位。然而,应用不同的方法可能产生各异的诊断结果,因此文中引入模糊信息融合系统来解决此问题,提出了产生一致性结论和处理不同方法中不确定性的证据推理策略。并在信息融合的帮助下,建立了有机组合多种诊断方法系统框架。通过实例证明,基于信息融合的变压器绝缘故障诊断方法是有效的。 展开更多
关键词 电力变压器 状态监测 油中溶解气体分析 信息 融合 绝缘诊断学
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基于多级决策融合模型的电力变压器故障深度诊断方法 被引量:40
19
作者 李刚 于长海 +2 位作者 范辉 刘云鹏 宋雨 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期138-144,共7页
针对电力变压器故障的深度诊断问题,提出一种深度置信网络与D-S证据理论相结合的方法。采用深度置信网络对电力变压器故障的多维数据进行特征提取及分类,并结合D-S证据理论解决故障诊断中的不确定性问题,构造了电力变压器故障诊断的多... 针对电力变压器故障的深度诊断问题,提出一种深度置信网络与D-S证据理论相结合的方法。采用深度置信网络对电力变压器故障的多维数据进行特征提取及分类,并结合D-S证据理论解决故障诊断中的不确定性问题,构造了电力变压器故障诊断的多级决策融合模型。以变压器油中溶解气体、局放量以及历史故障数据和家族质量史等数据为样本进行仿真实验,结果表明所提方法对于具备大量多源信息的电力变压器故障诊断问题是有效的。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 多源信息融合 深度置信网络 D-S证据理论 不确定性分析
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基于SMOTE和决策树算法的电力变压器状态评估知识获取方法 被引量:38
20
作者 谢桦 陈俊星 +2 位作者 赵宇明 丁庆 张沛 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期137-142,共6页
提出基于合成少数过采样技术(SMOTE)算法和决策树算法的电力变压器状态评估知识获取方法,首先针对变压器非正常状态样本数量较少的情况,采用SMOTE算法补充非正常状态样本数量,解决了变压器样本集类别不平衡问题。然后将变压器状态评估... 提出基于合成少数过采样技术(SMOTE)算法和决策树算法的电力变压器状态评估知识获取方法,首先针对变压器非正常状态样本数量较少的情况,采用SMOTE算法补充非正常状态样本数量,解决了变压器样本集类别不平衡问题。然后将变压器状态评估过程视为分类过程,利用决策树模型为白箱模型的特点,将变压器状态评估知识获取问题转化为构建决策树的问题。最后采用C4.5决策树算法构建决策树,从中提取变压器状态评估知识,得到关键变压器状态量和评估规则。以某地市级供电公司110 kV电压等级油浸式变压器实际数据开展实例分析,结果表明所提出的方法能实现状态评估知识的自动化获取,可以为该地区110 kV油浸式变压器的状态评估工作提供决策支持。 展开更多
关键词 电力变压器 知识获取 决策树算法 SMOTE 数据挖掘
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