河北省自然科学基金(E2009001392)

作品数：18被引量：423H指数：13
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相关机构：华北电力大学国家电网公司天津理工大学湖南省电力公司检修公司更多>>
相关期刊：《中国电机工程学报》《华北电力大学学报（自然科学版）》《计算机工程与设计》《电力自动化设备》更多>>
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基于深度信念网络的电力变压器故障分类建模被引量：82
《电力系统保护与控制》2016年第1期71-76,共6页石鑫 朱永利 萨初日拉 王刘旺 孙岗 
河北省自然科学基金项目(E2009001392)~~
基于深度信念网络,构建了深度信念网络分类器模型,分析并用典型数据集对其分类性能进行测试。在此基础上结合电力变压器油中溶解气体分析数据,提出了基于深度信念网络分类器的变压器故障分类新方法,它使用油中溶解气体分析结果作为故障...
关键词：电力变压器 故障诊断 深度信念网络 无标签样本 油中溶解气体分析 
深度学习神经网络在电力变压器故障诊断中的应用被引量：52
《电力建设》2015年第12期116-122,共7页石鑫 朱永利 
河北省自然科学基金项目(E2009001392)
由于电力变压器发生故障时油色谱在线监测数据无标签,工程现场往往会得到大量无标签故障样本,而传统的故障诊断方法在对变压器故障类型进行判别时往往无法充分利用这些无标签故障样本。该文基于深度学习神经网络(deep learning neural n...
关键词：电力变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 深度学习神经网络 
粒子群优化核极限学习机的变压器故障诊断被引量：16
《计算机工程与设计》2015年第5期1327-1331,共5页裴飞 陈雪振 朱永利 遇炳杰 
河北省自然科学基金项目(E2009001392)
核极限学习机(kernel-based extreme learning machine,KELM)在分类性能方面优于支持向量机(SVM),但仍存在参数敏感性的缺陷。针对这一缺陷,提出一种结合K折交叉验证(k-fold cross validation,K-CV)与粒子群优化(particle swarm optimiz...
关键词：核极限学习机 粒子群优化 交叉验证 变压器故障诊断 参数优化 
代价敏感相关向量机的研究及其在变压器故障诊断中的应用被引量：16
《电力自动化设备》2014年第5期111-115,共5页尹金良 刘玲玲 
河北省自然科学基金资助项目(E2009001392)~~
实际中不同变压器故障类型的误分引发的危害程度往往不同,仅追求正确率并不一定会带来符合实际意义的分类结果。针对此,提出了代价敏感相关向量机(CS-RVM)。CS-RVM以误分代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测新样本类别。在用典型算例...
关键词：变压器 代价敏感学习 相关向量机 误分类代价 故障诊断 
代价敏感VBGP在变压器故障诊断中的应用被引量：11
《电工技术学报》2014年第3期222-227,236,共7页尹金良 朱永利 郑晓雨 王国强 
河北省自然科学基金资助项目(E2009001392)
现有变压器诊断方法默认各种误诊代价相同,以全局误诊率最低为目标,而实际问题中误诊代价通常存在差异,不同类型的误诊造成的损失往往不同。针对此提出了代价敏感变分贝叶斯高斯过程(CS-VBGP),并将其应用于变压器故障诊断。该方法将代...
关键词：高斯过程 误诊代价 代价敏感学习 变压器故障诊断 
加权极限学习机在变压器故障诊断中的应用被引量：22
《计算机工程与设计》2013年第12期4340-4344,共5页遇炳杰 朱永利 
河北省自然科学基金项目(E2009001392)
为了提高对变压器罕见故障的诊断准确率,有效应对变压器油中溶解气体(DGA)数据存在的样本不均衡现象,提出了一种基于加权极限学习机(weighted extreme learning machine,WELM)的变压器故障诊断方法。研究了加权极限学习机的参数对分类...
关键词：变压器 故障诊断 不均衡数据 加权极限学习机 分类 交叉验证 
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
《中国电机工程学报》2013年第22期68-74,12,共7页朱永利 尹金良 
河北省自然科学基金资助项目(E2009001392)~~
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...
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 
基于多分类相关向量机的变压器故障诊断新方法被引量：39
《电力系统保护与控制》2013年第5期77-82,共6页尹金良 朱永利 俞国勤 
河北省自然科学基金资助项目(E2009001392)
变压器故障诊断本质为多分类问题,具有故障样本数据少,故障不确定因素多的特点。现有变压器故障诊断方法中,贝叶斯网络(BN)需要大量样本数据且计算量大,支持向量机(SVM)存在规则化系数确定困难的局限。针对此现状,提出基于多分类相关向...
关键词：多分类 相关向量机 贝叶斯网络 支持向量机 变压器故障诊断 
基于高斯过程分类器的变压器故障诊断被引量：46
《电工技术学报》2013年第1期158-164,共7页尹金良 朱永利 俞国勤 邵宇鹰 关宏 
河北省自然科学基金资助项目(E2009001392)
构建了基于拉普拉斯近似方法的高斯过程分类器(LGPC)。LGPC可自行优化超参数,以概率形式输出分类结果,便于问题的不确定性分析,从而克服SVM规则化系数、核函数参数确定困难等局限。在用典型分类数据验证LGPC在分类性能方面优于SVM的基础...
关键词：高斯过程分类器 拉普拉斯近似 支持向量机 变压器故障诊断 
基于贝叶斯网络的电抗器健康诊断被引量：6
《电力自动化设备》2013年第1期40-43,共4页赵文清 王强 牛东晓 
国家自然科学基金资助项目(70671039;61074078);河北省自然科学基金资助项目(E2009001392);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12MS121);山西省电力公司科技项目(XZGDKJ2012005)~~
针对电抗器的特高压绝缘、局部过热、振动和噪声这3个问题,采用5级健康状态诊断法,并充分考虑电抗器预防性试验数据及其变化量。首先建立评估电抗器健康状态的分层模型,通过该模型评估电抗器的历史、当前状态,然后通过无偏GM(1,1)模型...
关键词：电抗器 贝叶斯网络 模型 无偏GM(1 1) 健康诊断 
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