lc0621的专栏

学习61850-6的好例子 35M1.cid 35M2.cid 9651c.icd BP2C-220kv.icd CSC-211V1.01......

自1992 年学者Q. Zhang 明确提出小波网 络(wavelet network，WN)概念及算法[6]至今，这方 面工作已取得了巨大进展[7-9]，然而运用小波网络 在电力变压器故障诊断领域的研究却十分少见。 本文将常见的前馈小波网络分为2 类，将这2 类 小波网络中基于不同小波基的4 种小波网络均应 用于电力变压器故障诊断，比较网络训练过程与 诊断结果，并分析不同诊断方法存在识别故障差 异的原因。

变压器设备异常时，产生特征气体。因故障与其特征气体间的关联性很强，故本文采用数据挖掘的方法，通过处理变压器的大量检修数据和故障记录，建立特征气体体积分数与故障两者之间的联系，为判别故障提供判据

：对变压器油中溶解气体进行预测有助于及时预测变压器的故障。提出一个基于支持向量机(support vector machine，SVM)的变压器故障组合预测模型及其求解步骤。在预测过程中，首先利用多个单一预测方法如线性模型、指数模型、乘幂模型、非等间隔灰色GM(1,1)模型和非等间隔灰色Verhulst模型构成预测模型群，对原始油中溶解气体数据进行拟合。然后，将预测模型群的拟合结果作为支持向量机回归模型的输入进行2次预测，形成变权重的组合预测.

北京城区配电自动化实施方案