基于高斯分布算法的变压器油色谱异常数据抗干扰识别方法OA
研究基于高斯分布算法的变压器油色谱异常数据抗干扰识别方法,提升变压器油色谱异常数据抗干扰识别效果。利用基于滑动窗口的指数加权移动平均法,处理变压器油色谱历史数据集,建立油色谱数据的残差数据集;利用高斯分布算法,计算油色谱残差数据的高斯分布概率值;通过改进粒子群算法确定高斯分布异常概率阈值,当油色谱残差数据高斯分布概率值低于阈值时,则说明该数据为异常数据,完成变压器油色谱异常数据抗干扰识别。实验结果表明:所提方法可有效建立变压器油色谱数据的残差数据集,有效确定高斯分布异常概率阈值,并计算油色谱残差数据的高斯分布概率,完成变压器油色谱异常数据抗干扰识别;在不同噪声下,所提方法异常数据抗干扰识别的马修斯系数均较高,即异常数据抗干扰识别精度较高。
陈刚;石迎彬;何丹东
国网新疆电力有限公司电力科学研究院,新疆乌鲁木齐830013 新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室,新疆乌鲁木齐830013国网新疆电力有限公司电力科学研究院,新疆乌鲁木齐830013 新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室,新疆乌鲁木齐830013国网新疆电力有限公司电力科学研究院,新疆乌鲁木齐830013 新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室,新疆乌鲁木齐830013
信息技术与安全科学
高斯分布算法变压器油色谱异常数据抗干扰识别方法滑动窗口
《电子器件》 2026 (3)
P.638-643,6
自治区重点研发计划项目(2022B01047-2)。
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