【摘 要】
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专用变压器作为工业园区电力系统的重要组成部分,对园区内电网的稳定性与安全性有着十分重要的影响。针对专变实时电气运行参数的波动性与异质性,提出了一种基于极限区间的专变数据标准化方法。考虑了专变电气运行参数的动态集结方式与评价特征裕度,为后续专变健康量化评价方法提供完整且公平的评价信息。为了将专变电气运行参数对专变自身健康的影响进行清晰量化,将专家经验评价与神经网络相结合提出了一种基于极限区间与改进PCA-SOM的电气运行参数对专变健康影响的量化评价方法。在自组织映射神经网络的基础上,通过引入主成分分析法中的
【机 构】
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国网浙江省电力有限公司宁波供电公司,浙江华云信息科技有限公司,浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目资助(2017YFA0700300),浙江省重点研发计划项目资助(2021C01112)。
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专用变压器作为工业园区电力系统的重要组成部分,对园区内电网的稳定性与安全性有着十分重要的影响。针对专变实时电气运行参数的波动性与异质性,提出了一种基于极限区间的专变数据标准化方法。考虑了专变电气运行参数的动态集结方式与评价特征裕度,为后续专变健康量化评价方法提供完整且公平的评价信息。为了将专变电气运行参数对专变自身健康的影响进行清晰量化,将专家经验评价与神经网络相结合提出了一种基于极限区间与改进PCA-SOM的电气运行参数对专变健康影响的量化评价方法。在自组织映射神经网络的基础上,通过引入主成分分析法中的
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