本文關(guān)鍵詞：基于最小二乘支持向量機(jī)和D-S證據(jù)理論的電力變壓器故障診斷研究

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【摘要】：電力變壓器是電力系統(tǒng)的重要組成部分,其運(yùn)行好壞與電力系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性息息相關(guān)。由于變壓器運(yùn)行的環(huán)境一般比較特殊,在其運(yùn)行過(guò)程中難免會(huì)發(fā)生故障。如今隨著社會(huì)的進(jìn)步,有關(guān)部門對(duì)電力系統(tǒng)供電的質(zhì)量,電力系統(tǒng)的可靠性和安全性要求逐步提高,所以深入研究變壓器新型故障診斷技術(shù)十分必要。在諸多基于油中溶解氣體的變壓器故障診斷方法中,傳統(tǒng)的三比值法由于存在比值邊界模糊的問(wèn)題而逐步被智能診斷方法所取代�；谥悄芩惴ǖ墓收显\斷技術(shù)日漸流行,但是由于許多智能算法本身存在的不足,使故障診斷的效果不盡人意,所以,結(jié)合多種智能算法,彌補(bǔ)算法間彼此的不足構(gòu)成診斷系統(tǒng)成為時(shí)下研究的新趨勢(shì)。因此,論文提出了將最小二乘支持向量機(jī)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的變壓器故障診斷方法。論文首先對(duì)基于油中溶解氣體的變壓器故障診斷展開(kāi)探討,分析了以往比值法的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),以此為前提提出了基于人工智能方法進(jìn)行故障診斷的必要性。然后經(jīng)過(guò)比較諸多人工智能方法的優(yōu)劣,論文提出了將最小二乘支持向量機(jī)和D-S證據(jù)理論結(jié)合的變壓器故障診斷方法,用最小二乘支持向量機(jī)多分類模型輸出的后驗(yàn)概率作為D-S證據(jù)理論的基本概率分配,然后用D-S合成規(guī)則和決策規(guī)則完成故障診斷。在建立最小二乘支持向量機(jī)分類器模型的過(guò)程中,論文深入研究了最小二乘支持向量機(jī)多分類方法、最小二乘支持向量機(jī)核函數(shù)選擇以及最小二乘支持向量機(jī)后驗(yàn)概率輸出等問(wèn)題。為了獲得最優(yōu)的最小二乘支持向量機(jī)參數(shù),論文建立了貝葉斯框架下的最小二乘支持向量機(jī),用最大化參數(shù)分布的后驗(yàn)概率實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化。論文最終的故障識(shí)別由D-S證據(jù)理論完成,用最小二乘支持向量機(jī)輸出的后驗(yàn)概率求取D-S證據(jù)理論的基本概率分配函數(shù)值,實(shí)現(xiàn)了基本概率分配賦值的客觀化;最后課題用搜集到的變壓器油中溶解氣體數(shù)據(jù)在搭建好的故障診斷模型中完成了診斷,得到了合理的結(jié)果,并把應(yīng)用最小二乘支持向量機(jī)并融合D-S證據(jù)理論完成的診斷結(jié)果與三比值法和單一的最小二乘支持向量機(jī)法的診斷結(jié)果進(jìn)行了比較,證明該方法具有一定優(yōu)越性。論文的研究成果表明,將最小二乘支持向量機(jī)和D-S證據(jù)理論結(jié)合的智能方法應(yīng)用到電力變壓器故障診斷中具有可行性,并具有較高的故障診斷率,也為今后其他類似系統(tǒng)的故障診斷提供了一種可供參考的方法。
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM407;TP18

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本文編號(hào)：1291517