改进支持向量机在油浸变压器故障诊断与预测中的应用

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电力变压器是电力系统的枢纽设备之一,其运行的安全可靠与电力系统的安全密切相关,对变压器运行状态故障预测和准确诊断是近来电力岗位上的工作者研究的重点和难点。本文结合油色谱分析技术,采用改进遗传算法改进的最小二乘支持向量机建立了电力变压器故障预测、故障诊断模型,实现对LS-SVM参数的寻优,提高了其在变压器多分类故障预测和诊断中的正确率。且该模泛化能力强,并通过多个现场实例分析证明了该方法的正确性与有效性。同时,本文采用采用.NET平台和C/S结构,利用VC#语言和SQL Ser
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