數(shù)據(jù)質(zhì)量是影響變壓器故障診斷正確率的重要因素。為了解決變壓器油色譜在線監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失問題,提出了一種基于缺失數(shù)據(jù)修復的變壓器在線故障診斷方法,利用改進k-最鄰近和多分類SVM的循環(huán)迭代實現(xiàn)基于缺失數(shù)據(jù)的變壓器故障診斷。在k-最鄰近方法中,提出以相關系數(shù)的負指數(shù)為權值的曼哈頓距離來度量樣本間距離。一方面用以突出強相關指標對缺失信息的影響,提高數(shù)據(jù)修復的準確性。另一方面改進的曼哈頓距離適用于基于k-d樹的高效搜索策略,可以實現(xiàn)針對海量歷史數(shù)據(jù)的快速搜索,滿足在線診斷對算法實時性的需求。實例診斷的結(jié)果表明,該方法可以有效降低數(shù)據(jù)缺失對變壓器故障診斷正確率的影響,有利于實現(xiàn)變壓器故障的準確、高效在線診斷。 

【文章來源】：電力系統(tǒng)保護與控制. 2019,47(15)北大核心CSCD

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【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3112997