基于多GEP分类器和DGA的变压器故障诊断

作者：牛中敏; 牛继涛; 董卓

来源：华北电力大学学报(自然科学版), 2012, (03): 35-40.

• 变压器故障诊断
• 基因表达式程序设计
• DGA
• 数据归一化 Transformer fault diagnosis
• Gene Expression Programming
• DGA
• Data normalization

将GEP(Gene Expression Programming)方法与变压器油中溶解气体分析方法结合起来,提出了基于自适应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。选择能反映各种故障而又不冗余的400组DGA实测数据作为GEP分类器的训练样本和测试样本,并将测试结果与NB分类器,BP网络法,免疫分类法进行对比分析。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3种方法。

• 出版日期2012
• 单位华北电力大学