基于t-SNE和ECOC-SVM的电力变压器故障诊断

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中文摘要：支持向量机(SVM)应用于电力变压器故障诊断领域已取得了较多成果,但仍然存在SVM超参数难以确定及SVM适用于二分类问题等缺点.本文提出一种基于纠错输出编码融合支持向量机(ECOC-TLWSO-SVM)的故障诊断模型.首先使用t分布式随机邻居嵌入(t-SNE)对基于相关比值法构建的26维DGA特征进行维度缩减,此外为解决SVM为二分类模型的缺点,提出ECOC融合SVM构建多分类SVM模型.诊断结果表明本文提出的模型的诊断性能最佳,相比其他模型,具有较强的优越性.

作者：

许梦素、李沛隆、温海蔚

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作者单位：

国网江苏省电力有限公司东海县供电分公司

国网连云港市三新供电服务有限公司

国网徐州三新供电服务公司铜山分公司

关键词：

电力变压器故障诊断支持向量机纠错输出编码 t分布式随机邻居嵌入

出版年：

2025

电气技术与经济

北京电工综合技术经济研究所

电气技术与经济

影响因子：0.393

ISSN：2096-4978

年,卷(期)：2025.(1)