检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:阮义 张浩天 孙建 刘翔 夏亮亮 孙阿欢 方愿捷 RUAN Yi;ZHANG Hao-tian;SUN Jian;LIU Xiang;XIA Liang-liang;SUN A-huan;FANG Yuan-jie(School of Electronic Engineering,Chaohu University,Chaohu Anhui 238024;School of Electrical Engineering,Anhui Polytechnic University,Wuhu Anhui 241000;Electric Power Research Institute,State Grid Anhui Electric Power Co.,Ltd.,Hefei Anhui 230601;EIG Electric(Shanghai)Co.,Ltd.,Shanghai 200240;Hefei Switch Factory Co.,Ltd.,Hefei Anhui 230041)
机构地区:[1]巢湖学院电子工程学院,安徽巢湖238024 [2]安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000 [3]国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽合肥230601 [4]铱基电气(上海)有限公司,上海200240 [5]合肥开关厂有限公司,安徽合肥230041
出 处:《巢湖学院学报》2024年第6期87-93,128,共8页Journal of Chaohu University
基 金:国家自然科学基金青年基金项目(项目编号:62303076);安徽省高校自然科学研究项目(项目编号:2023AH052109、2023AH052105)。
摘 要:为提高基于机器学习的变压器故障诊断精度,提出了基于油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)的NRBO-XGBoost变压器故障诊断方法。选择极度梯度提升决策树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)模型,结合牛顿-拉夫逊算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO),通过迭代过程对模型进行寻找最优参数设置,每一轮迭代都会评估当前解决方案的性能,使用找到的最优参数重新训练XGBoost模型,根据比较优化前后的结果,可以明显看到模型性能的提升。通过算例分析对建立的NRBO-XGBoost方法性能进行评估,验证了所提方法对变压器故障诊断的有效性,且收敛性较好,精度较高。To enhance the accuracy of transformer fault diagnosis based on machine learning,a transformer fault diagnosis method using NRBO-XGBoost based on Dissolved Gas Analysis(DGA)is proposed.The Extreme Gradient Boosting(XGBoost)model is selected.The Newton-Raphson-based optimizer(NRBO)is combined with XGBoost to iteratively search for the optimal model parameters.In each iteration,the performance of the current solution is evaluated,and the XGBoost model is retrained using the optimal parameters obtained.A significant improvement in model performance is observed by comparing the results before and after optimization.The performance of the NRBO-XGBoost method is evaluated through a case study,demonstrating the effectiveness of the proposed method for transformer fault diagnosis,with good convergence and high accuracy.
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