[发明专利]基于遗传算法优化装袋算法的电力变压器故障诊断方法在审
| 申请号： | 201610378057.4 | 申请日： | 2016-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN106067066A | 公开（公告）日： | 2016-11-02 |
| 发明（设计）人： | 黄新波;李文君子;魏雪倩;徐冠华;王玉鑫;吴孟魁 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/12 | 分类号： | G06N3/12;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 胡燕恒 |
| 地址： | 710048 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法优化装袋算法的电力变压器故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，对利用DGA技术获得的五种变压器油中溶解气体进行数据预处理，并构建输入样本集，步骤2，利用训练样本集D’对Bagging‑CART算法进行训练，得到一系列CART基分类器，同时对待分类样本进行分类，步骤3，采用遗传算法对得到的全部E个CART基分类器进行选择，由于全部CART基分类器中存在相似甚至相同，以及分类性能不好的基分类器，采用遗传算法选择出部分性能优越，差异性大的基分类器，步骤4，得到待分类样本的最终分类结果，即变压器故障类别。本发明的方法能以此来对变压器故障状态进行更为精确有效的判定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 优化 装袋 电力变压器 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
基于遗传算法优化装袋算法的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，对利用DGA技术获得的五种变压器油中溶解气体进行数据预处理，并构建输入样本集，步骤2，利用训练样本集D’对Bagging‑CART算法进行训练，得到一系列CART基分类器，同时对待分类样本进行分类，步骤3，采用遗传算法对步骤2中的到的全部E个CART基分类器进行选择，由于全部CART基分类器中存在相似甚至相同，以及分类性能不好的基分类器，采用遗传算法选择出部分性能优越，差异性大的基分类器，步骤4，得到待分类样本的最终分类结果，即变压器故障类别。
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