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基于SVM与物元信息熵的变压器健康度分析与预测
引用本文:牛国成,胡贞,胡冬梅.基于SVM与物元信息熵的变压器健康度分析与预测[J].湖南大学学报(自然科学版),2019,46(8):91-97.
作者姓名:牛国成  胡贞  胡冬梅
作者单位:长春理工大学电子信息工程学院,吉林 长春130022;北华大学电气信息工程学院,吉林 吉林132021;长春理工大学电子信息工程学院,吉林 长春,130022;北华大学电气信息工程学院,吉林 吉林,132021
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划);国家自然科学基金;吉林省教育厅十三五科学技术项目;吉林省预算内基本建设资金资助项目
摘    要:为实现变压器运行状态的定量分析和预测,提出了利用变压器中溶解气体结合变压器典型故障类型建立变压器健康度的立体交叉复合物元,分别利用层次分析法AHP(Analytic Hierarchy Process)和信息熵值法确定影响变压器健康度的主、客观权重,利用物元-最大信息熵来定量分析变压器健康度.提出了利用支持向量机SVM (Support Vector Machines)预测变压器未来的运行状况,采用交叉验证的网格搜索法(K-fold)、遗传算法(Genetic Algorithm GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization PSO)优化支持向量机的参数,建立最佳预测模型,该方法为变压器的故障排除、检修决策和在线预估提供了数据支持.

关 键 词:变压器  光声光谱  复合物元  AHP  关联熵  健康度  支持向量机

Analysis and Prediction of Transformer Health Index Based on SVM and Matter Element Information Entropy
NIU Guocheng,HU Zhen,HU Dongmei.Analysis and Prediction of Transformer Health Index Based on SVM and Matter Element Information Entropy[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2019,46(8):91-97.
Authors:NIU Guocheng  HU Zhen  HU Dongmei
Abstract:
Keywords:
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