基于在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)的變壓器故障診斷研究.pdf

1、油中氣體分析法是油浸式電力變壓器進(jìn)行故障診斷的常用方法之一。本文在分析現(xiàn)有的變壓器故障診斷方法的基礎(chǔ)上，將在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)算法應(yīng)用在變壓器故障診斷中，并結(jié)合局放儀對(duì)放電信號(hào)的檢測(cè)，運(yùn)用證據(jù)理論進(jìn)行診斷結(jié)果的融合。
　　本文分析了在變壓器故障診斷中傳統(tǒng)方法和智能方法各自的優(yōu)缺點(diǎn)，歸納總結(jié)了極限學(xué)習(xí)機(jī)理論和證據(jù)理論的一般思想和實(shí)現(xiàn)過程。
　　針對(duì)實(shí)際環(huán)境中，變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)了某種程度上的在線監(jiān)測(cè)，給出了基于OS-ELM的變壓

2、器故障診斷方法。分析了OS-ELM算法不同參數(shù)和隱藏層激活函數(shù)的選取對(duì)其診斷的性能的影響。通過實(shí)驗(yàn)證明了OS-ELM比SVM和ELM在訓(xùn)練速度、診斷準(zhǔn)確率上都有一定程度的提高，并且具有較好的實(shí)際應(yīng)用前景。
　　針對(duì)OS-ELM網(wǎng)絡(luò)輸出不穩(wěn)定性，給出了改進(jìn)的基于集成的在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化算法。給出了EOS-ELM的算法描述，并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析了EOS-ELM比OS-ELM具有更高的穩(wěn)定性。
　　在油浸式變壓器故障診斷中，僅依