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基于多GEP分类器和DGA的变压器故障诊断: 收藏
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引用; 《华北电力大学学报（自然科学版）》2012年第3期39卷 35-40页; 作者：牛中敏牛继涛董卓河南省电力勘测设计院河南郑州450007 河南郑州供电公司河南郑州450006 华北电力大学电子与电气工程学院河北保定071003; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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