基于組合多分類器的變壓器故障診斷方法研究.pdf

1、變壓器是電力系統(tǒng)的重要設(shè)備，其運(yùn)行狀態(tài)是否正常直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。由于變壓器故障錯(cuò)綜復(fù)雜，所以其故障診斷方法也是多種多樣。
　　目前的各種單分類器在變壓器故障診斷中存在不足，因此本文采用組合分類器來(lái)實(shí)現(xiàn)多個(gè)單分類器之間的互補(bǔ)。對(duì)目前廣泛應(yīng)用于變壓器故障診斷的支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最鄰近，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器，采用基于元學(xué)習(xí)策略和投票法這兩種組合方式得到的組合分類器。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，采用基于元學(xué)習(xí)策略（包括Stacking組合策略

2、和Cascading組合策略）的組合多分類器相對(duì)于投票法提高了變壓器故障診斷的精度，本文的主要工作如下:
　　(1)對(duì)變壓器油中溶解氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理和閾值處理，對(duì)K-近鄰算法進(jìn)行加權(quán)處理，采用上、下近似集加權(quán)處理方法，改進(jìn)了采用樹(shù)增強(qiáng)貝葉斯TAN分類算法，建立了基于K-近鄰算法、支持向量機(jī)、樹(shù)增強(qiáng)貝葉斯TAN算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷模型。
　　(2)采用先驗(yàn)概率加權(quán)處理投票法，構(gòu)造基于投票法的變壓器故障組合多分類

3、器診斷模型，并與未經(jīng)過(guò)加權(quán)處理的投票法進(jìn)行比較分析;改變基于投票法組合多分類器的變壓器故障診斷模型的基分類器的數(shù)量，并進(jìn)行比較分析。
　　(3)構(gòu)造基于Stacking元學(xué)習(xí)策略組合多分類器的變壓器故障診斷模型，改變基于Stacking元學(xué)習(xí)策略的組合多分類器模型的輸入變量類型，進(jìn)行比較分析;改變基于Stacking元學(xué)習(xí)策略組合多分類器模型中基分類器的數(shù)量，并進(jìn)行比較分析。
　　(4)構(gòu)造基于Cascading元學(xué)習(xí)策略組