| 【英文篇名】 | GEP-based Transformer Fault Diagnosis |
| 【作者】 | [url=]王铮一[/url]; [url=]郑文杰[/url]; |
| 【英文作者】 | [url=]WANG Zheng-yi[/url]; [url=]ZHENG Wen-jie （Xiaoshan Power Supply Bureau[/url]; [url=]Xiaoshan 311200[/url]; [url=]China）[/url]; |
| 【作者单位】 | [url=]萧山供电局[/url]; |
| 【刊名】 | 陕西电力 , Shaanxi Electric Power, 编辑部邮箱 2012年 04期
期刊荣誉：ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊 |
| 【关键词】 | [url=]变压器[/url]; [url=]故障诊断[/url]; [url=]基因表达式编程[/url]; [url=]DGA[/url]; |
| 【英文关键词】 | [url=]transformer[/url]; [url=]fault diagnosis[/url]; [url=]gene expression programming[/url]; [url=]DGA[/url]; |
| 【摘要】 | 提出了1种基于基因表达式编程(GEP)分类算法的变压器故障诊断方法。该方法继承了遗传算法(GA)的线性和遗传程序设计(GP)的普适性,从而达到了简单编码解决复杂问题的目的,具有良好的收敛性和鲁棒性。文中收集能反映各种故障而又不冗余的300组DGA实测数据作为GEP分类器的训练样本和测试样本,并将测试结果GA分类器、GP分类器进行对比分析。大量诊断实例表明,所提出的自适应多GEP分类方法适用于变压器故障诊断,其性能优于另外2种方法。 |
| 【英文摘要】 | A method of transformer fault diagnosis based on self-adaptive Gene Expression Programming(GEP)classification algorithm is proposed,which inherits the linear character of genetic algorithm(GA)and the universal character of genetic programming(GP),so as to achieve the purpose of solving complex problems with simple codes.This method has good convergence and robustness.We choose 300 groups of DGA measured data which includes a variety of failure and does not redundant as the training samples and test samples ... |
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