【摘要】：油浸式電力變壓器的運(yùn)行壽命及負(fù)載能力與繞組熱點(diǎn)溫度密切相關(guān)。精確預(yù)測(cè)變壓器繞組的熱點(diǎn)溫度,是有效預(yù)防變壓器熱故障、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)變壓器運(yùn)行壽命和優(yōu)化變壓器設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)之一。論文研究了繞組熱點(diǎn)溫度支持向量機(jī)建模。為提高模型預(yù)測(cè)的精確度,選用徑向基核函數(shù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu);利用遺傳算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。結(jié)合實(shí)驗(yàn)室模擬溫升變壓器繞組溫度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),提取輸入和輸出的特征量,并劃分訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集,建立了基于遺傳優(yōu)化支持向量機(jī)的變壓器繞組熱點(diǎn)溫度預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)表明:應(yīng)用本文模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值基本一致,優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果。
[Abstract]:The operation life and load capacity of oil-immersed power transformer are closely related to the winding hot spot temperature. Accurate prediction of the hot spot temperature of transformer windings is one of the key techniques to prevent transformer thermal faults accurately predict transformer operation life and optimize transformer design. In this paper, support vector machine (SVM) modeling of winding hot spot temperature is studied. In order to improve the accuracy of the model prediction, the radial basis function is used to optimize the model structure, and the genetic algorithm is used to optimize the parameters. Based on the measured temperature data of simulated temperature rise transformer windings in laboratory, the characteristic values of input and output are extracted, and the training set and prediction set are divided, and a prediction model of hot spot temperature of transformer windings based on genetic optimization support vector machine is established. The experimental results show that the predicted results of the proposed model are in good agreement with the measured values, and are superior to those of the BP neural network and the Elman neural network.
【作者單位】： 重慶大學(xué)輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國(guó)家電網(wǎng)重慶市電力公司市區(qū)供電分公司;
【基金】：國(guó)家創(chuàng)新研究群體基金(51021005) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)(2012CB215205)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM411

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 王群京;鮑曉華;倪有源;李爭(zhēng);;基于支持向量機(jī)和遺傳算法的爪極發(fā)電機(jī)建模及參數(shù)優(yōu)化[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2006年04期

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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5 陳偉根;蘇小平;孫才新;潘，

本文編號(hào)：2246763