本文選題：高斯過程　切入點：誤診代價　出處：《電工技術學報》2014年03期

【摘要】：現有變壓器診斷方法默認各種誤診代價相同,以全局誤診率最低為目標,而實際問題中誤診代價通常存在差異,不同類型的誤診造成的損失往往不同。針對此提出了代價敏感變分貝葉斯高斯過程(CS-VBGP),并將其應用于變壓器故障診斷。該方法將代價敏感機制引入變分貝葉斯高斯過程,以誤診代價最小為目標,按貝葉斯風險理論預測新樣本的類別,克服了僅追求低誤診率并不一定會帶來符合實際意義的診斷結果的問題。變壓器故障診斷實例分析表明,CS-VBGP有較高的診斷正確率,趨于提高高誤診代價類別的診斷正確率,具有代價敏感性,診斷速度足以滿足變壓器故障診斷的工程需求。
[Abstract]:By default, all kinds of misdiagnosis costs are the same, and the lowest misdiagnosis rate is the goal of the existing transformer diagnosis methods. However, the misdiagnosis cost is usually different in practical problems, and the loss caused by different misdiagnosis types is often different.In this paper, a cost sensitive variational Bayesian Gao Si process is proposed and applied to transformer fault diagnosis.In this method, the cost sensitive mechanism is introduced into the variational Bayesian Gao Si process, and the minimum cost of misdiagnosis is taken as the goal, and the classification of new samples is predicted according to Bayesian risk theory.It overcomes the problem that the pursuit of low misdiagnosis rate does not necessarily lead to practical diagnostic results.The analysis of transformer fault diagnosis example shows that CS-VBGP has a high diagnostic accuracy and tends to improve the diagnostic accuracy of high misdiagnosis cost category. It has cost sensitivity and the diagnosis speed is enough to meet the engineering needs of transformer fault diagnosis.
【作者單位】： 華北電力大學電氣與電子工程學院;天津理工大學自動化學院;國家電力調度控制中心;
【基金】：河北省自然科學基金資助項目(E2009001392)
【分類號】：TM407

【參考文獻】

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1 章劍光,周浩,項燦芳;基于Super SAB神經網絡算法的主變壓器故障診斷模型[J];電工技術學報;2004年07期

2 吳立增,朱永利,苑津莎;基于貝葉斯網絡分類器的變壓器綜合故障診斷方法[J];電工技術學報;2005年04期

3 李中;苑津莎;張利偉;;基于自組織抗體網絡的電力變壓器故障診斷[J];電工技術學報;2010年10期

4 凌曉峰;SHENG Victor S.;;代價敏感分類器的比較研究(英文)[J];計算機學報;2007年08期

5 鄭海平,孫才新,李儉,畢強,練波;診斷電力變壓器故障的一種灰色關聯度分析模式及方法[J];中國電機工程學報;2001年10期

6 趙文清;朱永利;張小奇;;應用支持向量機的變壓器故障組合預測[J];中國電機工程學報;2008年25期

【共引文獻】

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1 宮政;何颶;;云模型在電力變壓器故障診斷中的應用[J];安徽電氣工程職業(yè)技術學院學報;2012年01期

2 吳迪;;油色譜在線監(jiān)測儀在變壓器故障診斷中的應用[J];安徽水利水電職業(yè)技術學院學報;2006年01期

3 肖燕彩;陳秀海;朱衡君;;改進的離散灰色模型及其應用[J];北京交通大學學報;2008年01期

4 吳宏岐;劉霞;賈宏賓;劉風玲;;變壓器故障診斷的ANN技術研究[J];寶雞文理學院學報(自然科學版);2006年02期

5 榮雅君,王莉麗;模糊聚類分析在變壓器保護中的應用[J];變壓器;2003年09期

6 鄭偉;童懷;錢國超;劉雙捷;張巖;;基于DGA及AGAWNN的電力變壓器故障診斷[J];變壓器;2009年04期

7 江玉蓉;朱帆;符楊;曹家麟;;基于條件信息熵與貝葉斯網絡的變壓器故障診斷研究[J];變壓器;2009年07期

8 賀令輝;鄧維;龔杰;周力行;;改進型灰色關聯度在變壓器故障診斷中的應用[J];變壓器;2009年12期

9 賀麗;方北湘;陳眾;;基于ART2網絡的變壓器故障分類方法[J];變壓器;2009年12期

10 趙笑笑;云玉新;王新寬;;變壓器油中溶解氣體的在線監(jiān)測技術[J];變壓器;2010年02期

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2 高圣偉;張獻;袁臣虎;張牧;張冠軍;楊慶新;;變壓器油中溶解氣體檢測技術現狀與展望[A];天津市電機工程學會2009年學術年會論文集[C];2009年

3 岳全中;朱永利;;基于支持向量機多分類器的電流互感器狀態(tài)評估[A];中國高等學校電力系統及其自動化專業(yè)第二十四屆學術年會論文集（上冊）[C];2008年

4 岳全中;朱永利;;基于樸素貝葉斯分類器的電流互感器狀態(tài)評估[A];中國高等學校電力系統及其自動化專業(yè)第二十四屆學術年會論文集（上冊）[C];2008年

5 孟中強;盧錦玲;;基于貝葉斯分類器的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法研究[A];中國高等學校電力系統及其自動化專業(yè)第二十四屆學術年會論文集（上冊）[C];2008年

6 黎彬;王大偉;劉永剛;;基于LabVIEW的變壓器故障診斷系統的研究[A];中國高等學校電力系統及其自動化專業(yè)第二十四屆學術年會論文集（中冊）[C];2008年

7 包秀芬;蘭馬;;溶解氣體在線監(jiān)測技術在狀態(tài)檢修中的應用[A];2009年全國輸變電設備狀態(tài)檢修技術交流研討會論文集[C];2009年

8 張杰;姚翔宇;董勤;;用于變壓器油中氣體監(jiān)測的半導體氣敏傳感器特性問題研究[A];海洋經濟與電力發(fā)展——第十屆長三角電機、電力科技分論壇論文集[C];2013年

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4 李洋流;基于膜分離與光聲光譜的絕緣油中溶解氣體在線分析技術[D];哈爾濱工業(yè)大學;2011年

5 魏魯原;基于多蟻群算法的電力變壓器故障定位方法研究[D];中國礦業(yè)大學;2011年

6 鄭元兵;變壓器故障診斷與預測集成學習方法及維修決策模型研究[D];重慶大學;2011年

7 高駿;電力變壓器故障診斷與狀態(tài)綜合評價研究[D];華中科技大學;2011年

8 廖瑞金;變壓器絕緣故障診斷黑板型專家系統和基于遺傳算法的故障預測研究[D];重慶大學;2003年

9 彭寧云;基于DGA技術的變壓器故障智能診斷系統研究[D];武漢大學;2004年

10 袁志堅;電力變壓器狀態(tài)維修決策方法的研究[D];重慶大學;2004年

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2 賀麗;基于改進ART2網絡的變壓器故障診斷方法[D];長沙理工大學;2010年

3 周媛媛;基于DGA的變壓器故障診斷[D];長沙理工大學;2010年

4 徐瑜;基于主動差異學習神經網絡集成的電力變壓器故障診斷方法研究[D];湘潭大學;2010年

5 馮智;關于火電廠電氣一次設備狀態(tài)檢修的探討[D];華南理工大學;2010年

6 徐亞男;電力變壓器運行狀態(tài)評估方法的研究[D];長春工業(yè)大學;2010年

7 孫婧雅;基于改進的灰關聯分析理論與Elman神經網絡的變壓器故障診斷研究[D];昆明理工大學;2009年

8 李宇鵬;變壓器油在線監(jiān)測及凈化系統研究[D];浙江大學;2011年

9 侯佩韋;基于DSP的智能氣相色譜檢測系統研究[D];東華大學;2011年

10 宋曉霞;變壓器故障綜合診斷專家系統的研究與實現[D];西安電子科技大學;2010年

【二級參考文獻】

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1 楊啟平,薛五德,藍之達;變壓器故障診斷技術的研究[J];變壓器;2002年10期

2 林茂六;陳春雨;;基于傅立葉核與徑向基核的支持向量機性能之比較[J];重慶郵電學院學報(自然科學版);2005年06期

3 錢政,楊莉,張冠軍,嚴璋;基于模糊推理與覆蓋集理論的電力變壓器故障診斷方法[J];電工電能新技術;1999年03期

4 劉娜,高文勝,談克雄;基于組合神經網絡模型的電力變壓器故障診斷方法[J];電工技術學報;2003年02期

5 王楠,律方成,劉云鵬,李和明;基于決策表約簡的變壓器故障診斷Petri網絡模型及其應用研究[J];電工技術學報;2003年06期

6 章劍光,周浩,項燦芳;基于Super SAB神經網絡算法的主變壓器故障診斷模型[J];電工技術學報;2004年07期

7 吳立增,朱永利,苑津莎;基于貝葉斯網絡分類器的變壓器綜合故障診斷方法[J];電工技術學報;2005年04期

8 李玉龍;宗偉;呂鮮艷;何秋宇;袁啟洪;王倩;;基于抗體濃度調節(jié)新定義下的免疫遺傳算法在電壓無功優(yōu)化中的應用[J];電工技術學報;2008年02期

9 張鳴柳,孫才新;變壓器油中氣體色譜分析中以模糊綜合評判進行故障診斷的研究[J];電工技術學報;1998年01期

10 唐小我;組合預測誤差信息矩陣研究[J];電子科技大學學報;1992年04期

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2 吳立增;變壓器狀態(tài)評估方法的研究[D];華北電力大學（河北）;2005年

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6 李云麗;付俐;;二維線性系統脈沖傳遞函數估計的漸近性質[J];北京交通大學學報;2007年06期

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9 燕柳斌;張研;蘇國韶;;巖溶塌陷預測的高斯過程機器學習模型[J];廣西大學學報(自然科學版);2011年01期

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4 劉信恩;肖世富;莫軍;;用于不確定性分析的高斯過程響應面模型設計點選擇方法研究[A];中國計算力學大會'2010（CCCM2010）暨第八屆南方計算力學學術會議（SCCM8）論文集[C];2010年

5 徐江榮;;F~(-2)色噪聲兩相流PDF模型理論[A];中國數學力學物理學高新技術交叉研究學會第十二屆學術年會論文集[C];2008年

6 劉信恩;;高斯過程響應面法及其應用研究[A];中國工程物理研究院科技年報（2010年版）[C];2011年

7 趙級漢;張國敬;姜龍;魏巍;;基于疊加高斯過程的數字噪聲產生方法FPGA實現[A];第二十四屆全國空間探測學術交流會論文摘要集[C];2011年

8 單志輝;劉學軍;呂宏強;;高斯過程回歸在翼型氣動性能快速評估中的應用[A];探索 創(chuàng)新 交流（第4集）——第四屆中國航空學會青年科技論壇文集[C];2010年

9 劉冬;張清華;;基于高斯過程的精密衛(wèi)星鐘差加密[A];第二屆中國衛(wèi)星導航學術年會電子文集[C];2011年

10 全涌;顧明;;低矮建筑雙坡屋蓋上風壓系數的概率分布[A];上海防災救災研究所20周年慶典會議研究短文集[C];2009年

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3 夏戰(zhàn)國;基于高斯過程的提升機軸承性能評測方法研究[D];中國礦業(yè)大學;2013年

4 李修亮;軟測量建模方法研究與應用[D];浙江大學;2009年

5 羅季;有限混合分布模型與線性模型的估計和檢驗問題[D];華東師范大學;2008年

6 谷瓊;面向非均衡數據集的機器學習及在地學數據處理中的應用[D];中國地質大學;2009年

7 王磊;人臉表情自動提取與跟蹤技術研究[D];湖南大學;2007年

8 苑進;貝葉斯學習框架下非線性制造過程建模及多目標優(yōu)化關鍵技術研究[D];上海大學;2008年

9 姚伏天;基于高斯過程的高光譜圖像分類研究[D];浙江大學;2011年

10 尹金良;基于相關向量機的油浸式電力變壓器故障診斷方法研究[D];華北電力大學;2013年

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1 雷鳴;基于高斯過程的變形預測算法研究[D];東華理工大學;2013年

2 申倩倩;基于高斯過程的在線建模問題研究[D];華南理工大學;2011年

3 曲軼松;基于高斯過程的數據處理的研究[D];北京交通大學;2014年

4 魏三喜;基于高斯過程的分類算法及其應用研究[D];華南理工大學;2012年

5 駱名劍;基于ROC的分類算法評價方法[D];武漢科技大學;2005年

6 黃榮清;基于稀疏高斯過程回歸的半監(jiān)督分類的序貫訓練方法[D];華東師范大學;2012年

7 胡愛平;相依高斯過程的部分和與最大值、點過程的極限分布[D];西南師范大學;2004年

8 周文云;強化學習維數災問題解決方法研究[D];蘇州大學;2009年

9 李云麗;二維線性系統脈沖傳遞函數估計的漸近性質[D];北京交通大學;2007年

10 程學云;支持向量機及其在入侵檢測中的應用研究[D];南京師范大學;2007年

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