【摘 要】
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现有的电力变压器故障检修方法自动化程度较低。为此,引入多故障分类技术,对现有电力变压器故障检修方法进行优化。采用KPCA方法提取电力变压器数据特征,以数据特征为基础,选
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现有的电力变压器故障检修方法自动化程度较低。为此,引入多故障分类技术,对现有电力变压器故障检修方法进行优化。采用KPCA方法提取电力变压器数据特征,以数据特征为基础,选取核函数,依据最小二乘支持向量机设计多故障分类器,确定电力变压器故障类别与代码,依据多故障分类器以及电力变压器故障类别,搭建电力变压器故障自动检修模型,实现了电力变压器故障的自动检修。结果表明:相较于现有的电力变压器故障自动检修方法,提出的电力变压器故障自动检修方法极大地提升了自动化程度,具备更好的故障检修性能。
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