基于统计特征参数与相关向量机的变压器局部放电类型识别

摘要：

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。

关键词：统计参数、相关向量机、变压器、局部放电、识别

分类号：TM933

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目13XS26

在线出版日期：2014-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：15-20