【摘 要】
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及时查找变压器的潜伏性故障是电力部门关注的一项重要课题。随着我国电力工业的迅速发展,变压器数量激增,测试数据越来越庞大,借助工具对变压器进行故障诊断势在必行。本文
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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及时查找变压器的潜伏性故障是电力部门关注的一项重要课题。随着我国电力工业的迅速发展,变压器数量激增,测试数据越来越庞大,借助工具对变压器进行故障诊断势在必行。本文基于数据挖掘技术对变压器的故障诊断方法进行了深入研究,提出了基于阈值的数据离散化和归一方法;通过设计和构建模型,详细分析了朴素贝叶斯分类、支持向量机分类在变压器故障诊断中的应用;针对变压器状态信息不完备的情况,构建并分析了粗糙集约简和支持向量机回归的模型;提出了将支持向量机回归应用于对缺失属性的估计。实验证明,支持向量机回归与朴素贝叶斯分类相结合,对变压器故障诊断的准确率极高,且可以有效处理不完备数据。
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