DGA

作品数：335被引量：1751H指数：24
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基于模拟退火法与多层感知机的变压器故障诊断模型及其泛化性能研究被引量：1
《高压电器》2024年第11期77-85,共9页高超 王志武 冯玉辉 杜预 宋兵 高二亚 李乾 饶召伟 邹国平 杨仕友 
中广核智能核电战略专项(R-2020SZEM21TF)。
为诊断电力变压器内部的潜伏性故障,以溶解气体分析(DGA)数据为特征量,提出了一种基于多层感知机(MLP)的变压器故障诊断模型。以实际运行变压器的故障数据为学习样本,利用模拟退火法实现多层感知机内部节点之间的连接权重优化。以不同...
关键词：人工神经网络 多层感知机 模拟退火 DGA 故障诊断 
基于胶囊神经网络的电力变压器故障诊断方法研究被引量：1
《高压电器》2024年第5期92-98,共7页罗文萱 
国家自然科学基金面上项目(62373148);中央高校基本科研业务费专项资金面上项目(2021MS018)。
电力变压器作为电力系统运行的枢纽设备,其运行状况直接关系到整个系统的运行安全。长期以来,油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术由于不易受变压器内部复杂电磁场及外部噪声影响,成为变压器故障诊断的一种有效手段。为...
关键词：电力变压器 DGA 故障诊断 胶囊神经网络 动态路由算法 
基于QPSO-SVM与DGA五边形解释工具的变压器故障诊断方法被引量：16
《高压电器》2021年第12期117-124,共8页张丞鸣 谢菊芳 胡东 唐超 
国家自然科学基金资助项目(51977179)。
鉴于变压器油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)五边形解释工具存在依赖现场经验、准确率较低和分类边界过于绝对化等问题,提出了基于量子行为粒子群优化支持向量机(quantum-behaved particle swarm optimization support vec...
关键词：变压器 DGA Duval Pentagon 1 Mansour Pentagon QPSO-SVM 
基于Shapelet识别的变压器在线DGA异常检测被引量：11
《高压电器》2021年第7期175-181,188,共8页许海林 林春耀 罗颖婷 黄勇 田翔 鄂盛龙 
南方电网广东电网有限责任公司重点科技项目(GDKJXM20173051)。
油中溶解气体分析(dissolved gases analysis,DGA)技术是变压器状态监测的重要手段。针对现行主流DGA数据分析及诊断技术侧重单点数据分析,而对在线DGA数据(粒度高,但单点精度差)适应性不强的问题,文中提出了基于Shapelet的变压器异常...
关键词：异常检测 Shapelet算法 典型事件 季节特性 
基于机器学习与DGA的变压器故障诊断及定位研究被引量：33
《高压电器》2020年第6期262-268,共7页周光宇 马松龄 
变压器故障诊断特征信息繁多,且故障点难以确定,为有效利用故障信息提高故障诊断准确率,以及实现故障定位,提出一种基于粗糙集知识和优化支持向量机的变压器分层故障诊断及定位新方法。首先使用邻域粗糙集评估DGA样本重要度,并约简出优...
关键词：变压器 故障诊断 邻域粗糙集 支持向量机 多层诊断 故障定位 
基于DGA的粗糙集与人工鱼群极限学习机的变压器故障诊断被引量：20
《高压电器》2017年第10期124-130,共7页雷帆 高波 袁海满 吴广宁 段宗超 
为有效克服变压器不完备故障样本数据对故障诊断结果的影响,文中构建了一种基于粗糙集的人工鱼群极限学习机变压器故障诊断方法,该方法首先运用粗糙集对决策表中的16个条件属性进行约简;其次,根据最简规则表对训练样本进行编码,利用已...
关键词：变压器 故障诊断 粗糙集 极限学习机 人工鱼群 
基于DGA的粒子群相关向量机变压器故障诊断被引量：21
《高压电器》2017年第2期108-112,119,共6页袁海满 雷帆 陈宇 陈明星 江丹宇 高波 吴广宁 
传统智能算法中因算法自身的固有缺陷,从而导致变压器故障诊断结果不理想。为此,针对相关向量机中核函数参数的选取对分类效果产生影响的问题,笔者在对运用粒子群算法优化相关向量机的可行性进行充分分析的基础上,构建了粒子群优化的相...
关键词：相关向量机 变压器 支持向量机 粒子群优化 
基于优化神经网络和DGA的变压器故障诊断被引量：21
《高压电器》2016年第11期163-168,共6页苗长新 申坤 钟世华 柳狄 
人工神经网络技术已经在变压器的状态诊断得到应用,为了克服故障分析中BP神经网络存在的不足,提出了一种自适应混沌粒子群优化神经网络在变压器故障诊断的新方法。该算法通过进化速度因子和聚集因子调整惯性权重,并改进学习因子,引入混...
关键词：高压变压器 混沌粒子群算法 BP神经网络 自适应机制 故障诊断 
基于DGA的粒子群极限学习机电力变压器故障诊断被引量：22
《高压电器》2016年第11期176-180,187,共6页袁海满 吴广宁 高波 
传统单一人工智能方法对变压器故障诊断中采用的大量不完备信息不能够有效处理,导致故障诊断准确率不高。为弥补这一不足,在全面分析粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)各自优势...
关键词：极限学习机 神经网络 粒子群算法 变压器 
基于DGA的QPSO-BP模型变压器故障诊断方法研究被引量：10
《高压电器》2016年第2期57-61,共5页程加堂 段志梅 熊燕 艾莉 
云南省教育厅科研基金资助项目(2012Y450)~~
为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络(quantum particle swarm optimized BP neural network,QPSO-BP)的故障诊断模型。在该算法中,用量子位的概率幅表示种群中各粒子的当前位置,用量子旋转门实现粒...
关键词：量子粒子群算法 神经网络 变压器 故障诊断 溶解气体分析 
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