基于在线序列极限学习机的变压器故障诊断研究

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4、大学ClassifiedIndex:TM411U.D.C:621.3ThesisfortheMasterDegreeResearchonTransformerFaultDiagnosisBasedonOnlineSequentialExtremeLearningMachineCandidate：PeiFeiSupervisor：Prof.ZhuYongliSchool：SchoolofControlandComputerEngineeringDateofDefence：March,2015Degree-Conferrin

5、g-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要油中气体分析法是油浸式电力变压器进行故障诊断的常用方法之一。本文在分析现有的变压器故障诊断方法的基础上，将在线序列极限学习机算法应用在变压器故障诊断中，并结合局放仪对放电信号的检测，运用证据理论进行诊断结果的融合。本文分析了在变压器故障诊断中传统方法和智能方法各自的优缺点，归纳总结了极限学习机理论和证据理论的一般思想和实现过程。针对实际环境中，变压器状态监测实现了某种程度上的在线监测，给出了基于OS-

6、ELM的变压器故障诊断方法。分析了OS-ELM算法不同参数和隐藏层激活函数的选取对其诊断的性能的影响。通过实验证明了OS-ELM比SVM和ELM在训练速度、诊断准确率上都有一定程度的提高，并且具有较好的实际应用前景。针对OS-ELM网络输出不稳定性，给出了改进的基于集成的在线序列极限学习机优化算法。给出了EOS-ELM的算法描述，并通过实验对比分析了EOS-ELM比OS-ELM具有更高的稳定性。在油浸式变压器故障诊断中，仅依靠单个方法手段很难得到准确的诊断结果，因此，针对危害较大的放电性故障，提出了基于OS-ELM和证据

7、理论的变压器放电性故障综合诊断的方法，并且建立了放电性故障诊断模型，给出了综合诊断的过程。并且通过实例分析，验证了在诊断放电性故障时，通过本模型可以提高诊断的可信性。关键词：变压器；故障诊断；油中溶解气体分析；在线序列极限学习机；证据理论；放电故障I华北电力大学硕士学位论文II华北电力大学硕士学位论文目录摘要............................................................................................................

8、.IAbstract.......................................................................................................II第1章绪论.......................................