一种基于逻辑斯蒂回归的变压器涌流识别方法

    公开(公告)号:CN109031020B

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN201810741995.5

    申请日:2018-07-09

    IPC分类号: G01R31/62

    摘要: 本发明涉及一种基于逻辑斯蒂回归的变压器涌流识别方法,包括如下步骤:1.采集变压器发生涌流和内部故障时的三相差动电流录波数据;2.对采集的录波数据进行离散小波变换预处理;3.在小波域内对采集的录波数据进行奇异熵、灰度矩和分形维数特征抽取,构建表征涌流和内部故障特性的样本集;4.将构建的样本集输入至逻辑斯蒂回归分类器中进行模型训练,得到识别涌流和内部故障工况的决策函数;5.当产生新的录波数据时,结合当前决策函数判别结果与真实结果的一致性,采用自学习框架模式对当前决策函数进行再学习与更新。本发明具有原理简单、硬件要求低、抗干扰性强、适用范围广的优点,可用于变压器差动保护技术研究和工程实践中。

    一种基于逻辑斯蒂回归的变压器涌流识别方法

    公开(公告)号:CN109031020A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810741995.5

    申请日:2018-07-09

    IPC分类号: G01R31/02

    CPC分类号: G01R31/027

    摘要: 本发明涉及一种基于逻辑斯蒂回归的变压器涌流识别方法,包括如下步骤:1.采集变压器发生涌流和内部故障时的三相差动电流录波数据;2.对采集的录波数据进行离散小波变换预处理;3.在小波域内对采集的录波数据进行奇异熵、灰度矩和分形维数特征抽取,构建表征涌流和内部故障特性的样本集;4.将构建的样本集输入至逻辑斯蒂回归分类器中进行模型训练,得到识别涌流和内部故障工况的决策函数;5.当产生新的录波数据时,结合当前决策函数判别结果与真实结果的一致性,采用自学习框架模式对当前决策函数进行再学习与更新。本发明具有原理简单、硬件要求低、抗干扰性强、适用范围广的优点,可用于变压器差动保护技术研究和工程实践中。