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基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法
被引量:
39
1
作者
李云淏
咸日常
+4 位作者
张海强
赵飞龙
李嘉洋
王玮
李增悦
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1470-1477,共8页
电力变压器运行故障的准确诊断有利于提高变电设备状态检修和电网安全运行水平,为实现故障的准确分类,文章以油中溶解的5种典型气体作为故障诊断的特征量,提出一种基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法。...
电力变压器运行故障的准确诊断有利于提高变电设备状态检修和电网安全运行水平,为实现故障的准确分类,文章以油中溶解的5种典型气体作为故障诊断的特征量,提出一种基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法。该方法通过改进灰狼算法寻求最小二乘支持向量机中的最优惩罚系数C和核函数参数g,用以提高故障诊断的准确率。首先阐明最小二乘支持向量机和灰狼算法的改进点并将二者耦合,将其代入413组电力变压器的油中溶解气体检测数据来诊断故障类型,与其他诊断方法进行对比;其次研究惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响规律;最后借助训练后的改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法,通过两台不同电压等级的变压器故障实例分析,验证了故障诊断方法的有效性。研究结果表明:相较于单一使用最小二乘支持向量机和传统灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合,改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法对电力变压器故障诊断的准确率分别提高了14%和7%。此外,惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响呈现非线性规律,凸显了通过智能算法找到最优解的便捷性、必要性、有效性。
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关键词
改进灰狼算法
最小二乘支持向量机
惩罚系数
核函数参数
电力变压器
油中气体
故障诊断
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职称材料
电力变压器内部故障的递进分层诊断方法
2
作者
咸日常
李云淏
+4 位作者
刘焕国
王昭璇
张海强
胡玉耀
王玮
《电网技术》
2025年第4期1726-1734,I0079,I0080,共11页
电力变压器内部故障成因复杂、种类繁多,精确诊断难度大,现有诊断技术大多滞留于故障定性阶段。为实现多类型故障的精准定位,该文通过建立多状态量与故障特征之间的递进映射关系,提出一种改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变...
电力变压器内部故障成因复杂、种类繁多,精确诊断难度大,现有诊断技术大多滞留于故障定性阶段。为实现多类型故障的精准定位,该文通过建立多状态量与故障特征之间的递进映射关系,提出一种改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障递进分层诊断方法。首先介绍改进灰狼算法与最小二乘支持向量机的原理,建立电力变压器故障递进分层、自动诊断及定位模型;其次基于300组电力变压器的状态量,利用核主成分分析法进行降维处理,选取线性无关的特征状态量,依据DL/T 1685—2017《油浸式变压器状态评价导则》进行离散化处理,借助算法模型递进分层、自动诊断:第一层诊断故障回路、第二层确定故障部位、第三层明确故障原因,得到各分类器的诊断准确率及惩罚系数和核函数参数的最优组合解,并与其他算法模型的故障诊断结果进行分析对比;最后以实际故障案例验证方法的有效性。结果表明:该文所提诊断模型比其他方法拥有更高准确率和更快的运算速度。
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关键词
电力变压器
改进灰狼算法
最小二乘支持向量机
多状态量
内部故障
递进分层诊断
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职称材料
题名
基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法
被引量:
39
1
作者
李云淏
咸日常
张海强
赵飞龙
李嘉洋
王玮
李增悦
机构
山东理工大学电气与电子工程学院
国网山东省电力公司淄博供电公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1470-1477,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52077221)。
文摘
电力变压器运行故障的准确诊断有利于提高变电设备状态检修和电网安全运行水平,为实现故障的准确分类,文章以油中溶解的5种典型气体作为故障诊断的特征量,提出一种基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法。该方法通过改进灰狼算法寻求最小二乘支持向量机中的最优惩罚系数C和核函数参数g,用以提高故障诊断的准确率。首先阐明最小二乘支持向量机和灰狼算法的改进点并将二者耦合,将其代入413组电力变压器的油中溶解气体检测数据来诊断故障类型,与其他诊断方法进行对比;其次研究惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响规律;最后借助训练后的改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法,通过两台不同电压等级的变压器故障实例分析,验证了故障诊断方法的有效性。研究结果表明:相较于单一使用最小二乘支持向量机和传统灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合,改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法对电力变压器故障诊断的准确率分别提高了14%和7%。此外,惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响呈现非线性规律,凸显了通过智能算法找到最优解的便捷性、必要性、有效性。
关键词
改进灰狼算法
最小二乘支持向量机
惩罚系数
核函数参数
电力变压器
油中气体
故障诊断
Keywords
improved gray wolf optimization
least squares support vector machine
penalty coefficient
kernel function coefficient
power transformers
gas dissolved in oil
fault diagnosis
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
电力变压器内部故障的递进分层诊断方法
2
作者
咸日常
李云淏
刘焕国
王昭璇
张海强
胡玉耀
王玮
机构
山东理工大学电气与电子工程学院
出处
《电网技术》
2025年第4期1726-1734,I0079,I0080,共11页
基金
国家自然科学基金项目(52077221)。
文摘
电力变压器内部故障成因复杂、种类繁多,精确诊断难度大,现有诊断技术大多滞留于故障定性阶段。为实现多类型故障的精准定位,该文通过建立多状态量与故障特征之间的递进映射关系,提出一种改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障递进分层诊断方法。首先介绍改进灰狼算法与最小二乘支持向量机的原理,建立电力变压器故障递进分层、自动诊断及定位模型;其次基于300组电力变压器的状态量,利用核主成分分析法进行降维处理,选取线性无关的特征状态量,依据DL/T 1685—2017《油浸式变压器状态评价导则》进行离散化处理,借助算法模型递进分层、自动诊断:第一层诊断故障回路、第二层确定故障部位、第三层明确故障原因,得到各分类器的诊断准确率及惩罚系数和核函数参数的最优组合解,并与其他算法模型的故障诊断结果进行分析对比;最后以实际故障案例验证方法的有效性。结果表明:该文所提诊断模型比其他方法拥有更高准确率和更快的运算速度。
关键词
电力变压器
改进灰狼算法
最小二乘支持向量机
多状态量
内部故障
递进分层诊断
Keywords
power transformer
improved gray wolf algorithm
least squares support vector machine
multiple state measurements
internal fault
progressive hierarchical diagnosis
分类号
TM721 [电气工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法
李云淏
咸日常
张海强
赵飞龙
李嘉洋
王玮
李增悦
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023
39
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职称材料
2
电力变压器内部故障的递进分层诊断方法
咸日常
李云淏
刘焕国
王昭璇
张海强
胡玉耀
王玮
《电网技术》
2025
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