【摘 要】
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为提高电力设备状态评估的准确度,以变压器油为例,结合无监督学习算法设计了一种结合模糊C均值聚类算法的变压器油老化状态的评估方法。运用相对老化程度对单一指标进行量化,
【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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为提高电力设备状态评估的准确度,以变压器油为例,结合无监督学习算法设计了一种结合模糊C均值聚类算法的变压器油老化状态的评估方法。运用相对老化程度对单一指标进行量化,采用最优权重方法对单一指标加权求和得到组合指标的状态,进而得到油样本老化状态评估,对变压器油样本进行模糊C均值聚类分析,得到聚类中心和油老化程度的关系,验证模糊C均值分类可表示油样本老化分类,并在相关文献中找到实例验证油老化评估方法和模糊C均值聚类方法的有效性。
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