基于机器学习的变压器故障辨识方法研究

电力变压器是电力系统能量传输的重要枢纽,其故障具有复杂性强、维修成本高等特点,一旦出现故障,很容易对电网本身运行的安全性产生消极影响,因此,对变压器内部故障状态进行辨识对于保证电力系统运行安全具有重要意义。本文通过对相关文献进行查阅,对研究背景与意义进行了简要阐述,结合机器学习中的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)理论,进行了基于极限学习机的变压器故障诊断模型建设与仿真分析,最终得出结论:使用该模型在面对IEC TC 10变压器故障数据时,其综合正确率能够达到75.23%,与传统辨识技术相比,其故障识别质量得到了显著提升。希望本文的研究内容能够为变压器故障辨识工作提供必要的理论支持,提升电力系统运行可靠性。

基于鲁棒学习模糊C均值聚类算法的变压器故障辨识方法

为提高电力变压器故障评估的准确性,在变压器油中溶解气体检测数据基础上,采用鲁棒学习模糊C-均值聚类算法进行状态信息挖掘分析。该方法利用信息熵来度量样本归属的模糊性,避免了经典模糊C-均值聚类算法受初始化参数影响大、对离群数据点敏感、分类结果不稳定等缺点。算例计算分析结果表明,基于鲁棒学习模糊C-均值聚类算法能够对变压器评估指标数据进行有效、准确的分类,从而实现电力变压器故障的准确评估,为检修决策提供合理的建议。