基于相關(guān)向量機(jī)的油浸式電力變壓器故障診斷方法研究.pdf

1、基于DGA數(shù)據(jù)的電力變壓器故障診斷方法能及時發(fā)現(xiàn)變壓器潛在故障，可在變壓器運(yùn)行過程中進(jìn)行故障分析，促進(jìn)變壓器從定期維修到狀態(tài)維修的轉(zhuǎn)變，提高變壓器的運(yùn)行維護(hù)水平，其研究具有重要的現(xiàn)實意義。本文在分析現(xiàn)有電力變壓器故障診斷方法的特點及存在的問題的基礎(chǔ)上，首次嘗試將可有效解決小樣本、高維、非線性分類問題的相關(guān)向量機(jī)應(yīng)用于油浸式電力變壓器故障診斷，探索基于DGA數(shù)據(jù)的電力變壓器故障診斷的新方法。
　　提出了基于相關(guān)向量機(jī)的油浸式電力變壓

2、器故障診斷方法。采用二叉樹方法建立了故障診斷模型，分析了特征變量及核函數(shù)的選取對診斷性能的影響，給出了診斷方法的具體實現(xiàn)過程。該診斷方法可以以概率的形式輸出診斷結(jié)果;具有較快的診斷速度，非常適用于在線診斷;可有效解決小故障樣本數(shù)據(jù)情況下的故障診斷問題。實例分析驗證了該方法的診斷性能。
　　提出了基于M-RVM的變壓器故障診斷方法。該診斷方法可以直接實現(xiàn)變壓器多種狀態(tài)的識別，輸出變壓器隸屬于各種狀態(tài)的概率，兼有RVM診斷方法的優(yōu)點，

3、同時克服了RVM方法因需將診斷轉(zhuǎn)化為多個二分類，而造成的分類重疊和不可分類、需構(gòu)建較多分類器以及誤差累計等問題。實例驗證了該診斷方法的有效性。
　　研究了組合核學(xué)習(xí)及組合核核參數(shù)優(yōu)化方法。在此基礎(chǔ)上，提出了基于組合核相關(guān)向量機(jī)的電力變壓器故障診斷方法，以實現(xiàn)多檢/監(jiān)測數(shù)據(jù)或單一檢/監(jiān)測數(shù)據(jù)提取的多特征信息的融合診斷，提高故障診斷正確率?；贒GA數(shù)據(jù)的故障診斷實例驗證了該融合診斷方法的有效性。
　　提出了基于貝葉斯風(fēng)險理論的