【摘要】：針對電壓等級的不斷提高和輸變電設備使用年限的增加,發(fā)生電網故障的風險也逐漸增加的問題,提出了一種基于MOPSO的輸變電設備狀態(tài)評估方法。首先,訓練得到一系列基SVM分類器;然后,使用MOPSO算法選擇一部分精度和多樣性較高的SVM構建決策分類器,并將輸變電設備分為多種不同的運行狀態(tài);最后,使用變壓器油中的溶解氣體數據進行仿真實驗來評估變壓器的狀態(tài),并與傳統(tǒng)的SVM、IEC三比值法和BP神經網絡算法進行比較。實驗結果表明,所提出的算法能準確、有效地評估變壓器的狀態(tài),相比傳統(tǒng)的診斷方法其具有更高的準確率。
[Abstract]:In order to solve the problem of increasing the voltage level and the service life of transmission and transformation equipment and increasing the risk of power network failure, a method of state evaluation of transmission and transformation equipment based on MOPSO is proposed. Firstly, a series of basic SVM classifiers are trained, and then the decision classifier is constructed by using MOPSO algorithm to select a part of SVM with high precision and diversity, and the transmission and transformation equipment is divided into different running states. Finally, the simulation experiment of dissolved gas data in transformer oil is carried out to evaluate the status of transformer, and the results are compared with the traditional SVM,IEC three-ratio method and BP neural network algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can accurately and effectively evaluate the state of the transformer, and has a higher accuracy than the traditional diagnosis method.
【作者單位】： 四川省電力公司眉山公司;
【基金】：國家自然科學基金(61372071)~~
【分類號】：TM41;TM506;TM732

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本文編號：2379734