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基于隨機向量泛函連接網(wǎng)絡的油浸式變壓器故障診斷
摘要:針對常用機器學習算法收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等不足,提出一種基于隨機向量泛函連接(RandomVectorFunctionalLink,RVFL）網(wǎng)絡的油浸式電力變壓器故障診斷方法。該方法以變壓器油中五種主要特征氣體作為輸入,以七種變壓器運行狀態(tài)作為輸出,構建了基于RVFL網(wǎng)絡的故障診斷模型。算例分析的結果驗證了該方法的有效性和優(yōu)越性。
摘要:針對常用機器學習算法收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等不足,提出一種基于隨機向量泛函連接(RandomVectorFunctionalLink,RVFL）網(wǎng)絡的油浸式電力變壓器故障診斷方法。該方法以變壓器油中五種主要特征氣體作為輸入,以七種變壓器運行狀態(tài)作為輸出,構建了基于RVFL網(wǎng)絡的故障診斷模型。算例分析的結果驗證了該方法的有效性和優(yōu)越性。
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