【摘 要】
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为了准确判断不同油纸比的变压器油纸绝缘系统的老化阶段,提出一种基于拉曼光谱技术的改进KNN变压器油纸绝缘老化评估模型。制备油纸比分别为10∶1和15∶1的不同老化阶段样本,在拉曼检测平台下获取样本的拉曼光谱并进行去噪声、去基线等预处理。运用改进KNN算法对样本的拉曼光谱数据进行建模分析。结果表明:改进KNN算法的老化评估精度相比传统KNN算法有所提升,对油纸比分别为10∶1和15∶1的样本整体检测准确率分别达到92%和93%。与油中溶解糠醛含量、溶解CO/CO2值以及绝缘纸聚合度检测
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400917),重庆理工大学研究生创新项目(YCX20192057,LGYCX20202043)。
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为了准确判断不同油纸比的变压器油纸绝缘系统的老化阶段,提出一种基于拉曼光谱技术的改进KNN变压器油纸绝缘老化评估模型。制备油纸比分别为10∶1和15∶1的不同老化阶段样本,在拉曼检测平台下获取样本的拉曼光谱并进行去噪声、去基线等预处理。运用改进KNN算法对样本的拉曼光谱数据进行建模分析。结果表明:改进KNN算法的老化评估精度相比传统KNN算法有所提升,对油纸比分别为10∶1和15∶1的样本整体检测准确率分别达到92%和93%。与油中溶解糠醛含量、溶解CO/CO2值以及绝缘纸聚合度检测
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