公开(公告)号：CN106770939A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611119910.7

申请日：2016-12-08

申请人： 贵州电网有限责任公司电力科学研究院

发明人： 刘君 ,  赵立进 ,  黄良 ,  曾华荣 ,  张迅 ,  彭辉 ,  陈欢 ,  魏岸 ,  张开轩 ,  王家华

IPC分类号： G01N33/00 ,  G01R31/00

CPC分类号： G01N33/0036 ,  G01N33/005 ,  G01R31/00

摘要： 本发明涉及一种基于支持向量描述和K近质心近邻的变压器故障诊断方法。本发明通过变压器油中溶解气体分析技术获取变压器油中溶解特征气体H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2的含量数据，并对数据预处理和归一化，构成变压器故障诊断样本集，然后基于单分类支持向量描述方法建立多分类超球体模型，对变压器进行故障诊断，并利用K近质心近邻分类算法对支持向量描述多分类过程中混叠域样本进一步分类，从而提高变压器的故障诊断准确率。本发明将多分类支持向量描述方法和K近质心近邻分类方法结合起来，能实现小样本、不平衡样本集等的准确分类，可以显著提高变压器的故障诊断精度，为变压器的状态检修决策的制定提供有力的支持。

公开(公告)号：CN106596900A

公开(公告)日：2017-04-26

申请号：CN201611145217.7

申请日：2016-12-13

申请人： 贵州电网有限责任公司电力科学研究院

发明人： 刘君 ,  赵立进 ,  黄良 ,  曾华荣 ,  张迅 ,  彭辉 ,  陈欢 ,  龙嘉文 ,  王家华 ,  张凯

IPC分类号： G01N33/28 ,  G06K9/62

CPC分类号： G01N33/28 ,  G06K9/6276

摘要： 本发明涉及一种基于改进图的半监督分类的变压器故障诊断方法，包括以下步骤：获取变压器各种运行状态下特征气体的含量数据作为故障诊断样本集，并进行归一化；在每一类样本中选取有标签样本和未标签样本进行相似性学习，构成相似性近邻图，并计算权重矩阵；构建初始标签矩阵；规范化初始标签矩阵；根据模糊近邻的标签传递法则进行半监督分类建模，生成训练模型；利用训练模型对无标签的测试样本分配类别标签，得到诊断结果。本发明方法应用于不平衡样本集的变压器的故障诊断中，能获得较高的故障诊断精度。