基于随机森林的变压器局部放电模式识别

论文摘要

针对目前在局部放电模式识别领域中常用的分类器算法的缺陷,本文研究随机森林(random forest,RF)算法在局部电放模式识别领域的应用。首先对局部放电试验数据提取统计特征量,构建放电的学习样本。利用十折法对算法分类性能进行评判,并比较常见分类算法BP神经网络、支持向量机(support vector machine,SVM))、KNN、分类回归树算法(classification and regression tree,CART)以及RF算法的识别准确率。结果表明:利用RF算法构建放电模式分类器的识别准确率最高。此外,利用组成RF的基分类算法CART可分析不同放电模式间的主要区别。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王仕俊,平常,薛国斌

关键词: 随机森林,算法,变压器,局部放电,模式识别

来源: 科技通报 2019年11期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院

基金: 山西省“十三五”科技重大专项(z20160500210),国网甘肃省电力公司科技项目(52272815001A)

分类号: TM855;TP18

DOI: 10.13774/j.cnki.kjtb.2019.11.026

页码: 135-138+142

总页数: 5

文件大小: 220K

下载量: 93

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标签：随机森林论文;  算法论文;  变压器论文;  局部放电论文;  模式识别论文;