【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
基于小波GGD特征和不均衡K?均值下采样集成SVM的变压器在线故障检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、利用安装在变压器机箱上的振动加速传感器来采集变压器振动信号；步骤二、对步骤一获取的变压器振动信号进行低通滤波处理，去除高频噪声信息，获取降噪振动信号，步骤三、对步骤二获取的降噪振动信号按时间序列进行分段处理，并对分段后的时间序列利用Daubechies小波系列的db20小波进行五层静态小波分析，提取各层小波变换的GGD参数，五层GGD参数组合一起作为故障检测特征数据；将得到的多组故障检测特征数据的一部分作为训练样本，另一部分作为测试样本；步骤四、利用步骤三获取的训练样本对不均衡K?均值下采样集成SVM检测器进行训练，选择高斯核函数，其中惩罚参数设置和高斯核宽度参数设置由grid?Search方法确定；步骤五、将步骤三获取的测试样本输入到步骤四训练好的不均衡K?均值下采样集成SVM检测器中，分析检测器输出的结果，得到变压器的工作状态，实现变压器的在线故障检测。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘福荣，陶新民，孙福军，田伟，张凯，李震，韩钰，孙奇志，张歆炜，
申请(专利权)人：国家电网公司，黑龙江省电力有限公司，哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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