【摘 要】
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针对传统的局部放电模式分类器存在的不足,提出了一种基于统计特征参数与相关向量机（ RVM ）的变压器局部放电类型识别的新方法。首先针对4种变压器局部放电实验模型的二维图谱
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13XS26)
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针对传统的局部放电模式分类器存在的不足,提出了一种基于统计特征参数与相关向量机（ RVM ）的变压器局部放电类型识别的新方法。首先针对4种变压器局部放电实验模型的二维图谱提取出表征图谱特征的16个统计参数,然后设计一对一RVM多分类模型,将统计参数作为输入向量送入RVM分类模型,实现放电类型识别。测试结果表明,RVM分类器具有较好的放电识别效果,与支持向量机（ SVM）相比具有计算复杂度低、相关向量少、训练及测试时间短等优点,两者识别精度相当,均高于BPNN。
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