一种用于变压器故障诊断的支持向量机的多分类策略制造技术

本发明专利技术公开了一种用于变压器故障诊断的支持向量机的多分类策略，属于人工智能技术领域。一种用于变压器故障诊断的支持向量机的多分类策略，获得所述多分类策略的步骤包括：对训练集中任意每两类样本计算类间散布矩阵以及将两类合并后的类内散布矩阵，将类间散布矩阵和类内散布矩阵的迹之和相加作为可分性指标；找到可分性指标最小的一对组合，将所述一对组合合并为一类，并记录类的合成顺序；根据之前所记录类的合并顺序，逆向生成分类决策树，将其作为支持向量机的多分类策略。本发明专利技术有益效果：能够提升基于支持向量机的变压器故障诊断模型的训练效率和分类准确率，使其能够实际应用于电力系统诊断现场。实际应用于电力系统诊断现场。实际应用于电力系统诊断现场。

【技术实现步骤摘要】
一种用于变压器故障诊断的支持向量机的多分类策略


[0001]本专利技术属于人工智能
，具体涉及一种用于变压器故障诊断的支持向量机的多分类策略。

技术介绍

[0002]电力变压器是输配电过程中的关键大型设备，直接影响到电力系统的安全性和稳定性，因此对变压器进行运行状态监测和故障诊断策略是十分有必要的，从而及时发现潜在的绝缘问题并及时修缮，以免造成严重事故。目前应用最广泛的电力变压器故障诊断工具是国际电工委员会提出的基于油中溶解气体分析的三比值法，但是由于该方法的诊断判据较为僵硬，在对位于分类阈值附近的故障样本进行诊断时容易出现误诊，导致给电力系统带来严重的后果。
[0003]随着近年来人工智能技术发展的愈发成熟，学者们尝试将这些新技术应用于建立油中溶解气体数据与变压器故障之间的复杂非线性映射关系。在这些新技术中支持向量机以其优秀的学习能力和完善的理论基础而受到学者们的重视，现已有许多案例证明采用基于支持向量机的变压器故障诊断能够在一定程度上提升诊断正确率。
[0004]然而，现阶段并没有对支持向量机的多分类策略进行有针对性的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于变压器故障诊断的支持向量机的多分类策略，其特征在于，获得所述多分类策略的步骤包括：步骤一：对训练集中任意每两个类样本计算类间散布矩阵以及将两类合并后的类内散布矩阵，将类间散布矩阵和类内散布矩阵的迹之和相加作为可分性指标；步骤二：规定所述任意每两个类为一对组合，通过所述步骤一的计算后，找到所述可分性指标最小的一对组合，将所述一对组合合并为一个类，并记录所述类的合成顺序；重复步骤一的操作，直到全部的类被合并为一类，终止合并操作。步骤三：根据之前所记录所述类的合并顺序，逆向生成分类决策树，将其作为支持向量机的多分类策略。2.根据权利要求1所述的一种用于变压器故障诊断的支持向量机的多分类策略，其特征在于，所述步骤一中，对训练集中...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪芦诚，陈泽华，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：