变压器杂志

基于DGA特征量优选与GA-SVM的变压器故障诊断模型

发布时间:2020-12-11 浏览次数:

  • 王 晶,许素安,洪凯星,王 策,刘 勇,陈 兴

    (中国计量大学机电工程学院, 浙江 杭州 310018)

  • 摘要:为了解决变压器故障诊断传统方法中DGA特征量选取的主观性与完备性欠缺问题,本文选取5种常用故障诊断方法的20种不同特征量作为初始特征集合,结果证明本文方法能有效提高变压器故障诊断准确率。

    关键词:油中溶解气体;故障诊断;支持向量机;遗传算法

    中图分类号:TM411 文献标识码:B 文章编号:1001-8425(2020)12-0036-06

  • 作者简介

    王 晶(1994-),男,江苏徐州人,硕士研究生。