【摘 要】
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考虑变压器故障诊断的不确定性,构建了变压器模糊聚类模型,提出了用矩阵特征值分析方法得出样本集最佳分类数,实现了无监督的故障诊断。针对模糊C均值算法用于变压器故障诊断
【机 构】
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广东电网有限责任公司河源供电局,广东工业大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51567002,50767001）,广东省公益研究与能力建设专项资金项目（2014A010106026）,广东电网有限责任公司科技项目（031600KK52160004）
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考虑变压器故障诊断的不确定性,构建了变压器模糊聚类模型,提出了用矩阵特征值分析方法得出样本集最佳分类数,实现了无监督的故障诊断。针对模糊C均值算法用于变压器故障诊断存在的问题,提出用人群搜索算法(SOA)得到较优的初始聚类中心。SOA算法是一种新型的启发式智能算法,克服了粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等智能优化算法收敛性差、局部寻优的缺陷。仿真结果表明,该算法收敛速度更快,且具有更好的全局搜索能力,比传统的智能算法具有更高的有效性和鲁棒性,为变压器故障诊断聚类分析提供了参考。
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