本文研究了电力变压器早期故障进行分类的问题可溶性气体分析(DGA)数据.为了高精度地解该问题,当数据不足时,使用共向量法(CVA)来进行分析.CVA方法是一个精准的分类器.所需的特征向量为CVA的训练和测试阶段中,建立起来的基于可溶性气体分析数据,以及从这些数据中提取的一些特征,在DGA上对所提方法的性能进行了评价,并与一些传统的进行了比较.试验结果表明,所提出的方法表现出优于其他方法的性能诊断精度和计算时间的性能.并用电气试验方法对变压器故障类型进行了验证,证实了该方法的有效性和可靠性,同时该方法还具有不需要参数设置的优点.
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