發(fā)布時間：2018-07-04 15:16

  本文選題：故障診斷 + 電力變壓器��； 參考：《電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報》2017年03期

【摘要】：為了解決變壓器故障診斷過程中單分類器診斷精確度不足的問題,引入一種基于改進(jìn)AdaBoost算法和二次映射支持向量描述的變壓器故障診斷方法。該方法訓(xùn)練若干個多分類二次映射支持向量描述分類器,得到弱分類器,采用改進(jìn)AdaBoost算法將這些弱分類器進(jìn)行集成構(gòu)成一個強(qiáng)分類器,并在迭代訓(xùn)練過程中通過改變訓(xùn)練樣本的權(quán)重,使集成多分類模型聚焦于一些難以分類的樣本,從而提高分類精度。實(shí)際案例分析表明所提方法能夠提高變壓器故障診斷精度
[Abstract]:In order to solve the problem of insufficient accuracy of single classifier in transformer fault diagnosis, a transformer fault diagnosis method based on improved AdaBoost algorithm and quadratic mapping support vector description is introduced. This method trains several multi-classification quadratic mapping support vector description classifiers and obtains weak classifiers. The improved AdaBoost algorithm is used to integrate these weak classifiers to form a strong classifier. By changing the weight of the training samples during the iterative training process, the integrated multi-classification model is focused on some samples which are difficult to classify, thus improving the classification accuracy. The actual case analysis shows that the proposed method can improve the accuracy of transformer fault diagnosis.
【作者單位】： 貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院;武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：南方電網(wǎng)公司重點(diǎn)科技項目(GZ2014-2-0049)
【分類號】：TM41

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本文編號：2096478