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摘要：本发明属变压器故障诊断技术领域，公开了一种基于油中溶解气体分析的变压器智能故障诊断方法，包括步骤如下：得到原始数据；数据预处理；将电力变压器故障分类编码处理；基于算法方法生成多种待选特征集合，并对数据进行编码处理；利用正交试验对待选特征向量集进行分析，选取最佳特征集合；通用改进智能优化算法对支持向量机的惩罚参数p和核函数参数g进行优化选择，建立基于油中溶解气体分析的变压器智能故障诊断模型。本发明具有以下有益技术效果：得到了与电力变压器故障关联性更高的油气特征；克服了编码不完善、判断边界绝对、采集的数据信息单一且非结构化等问题，提高了电力变压器故障诊断的准确率，保证了电网运行的可靠性。
主权项：1.一种基于油中溶解气体分析的变压器智能故障诊断方法，其特征在于包括步骤如下：第一步：通过油化试验得到油中气体原始数据；第二步：电力变压器油气数据预处理，利用归一化公式对电力变压器油中溶解特征气体进行归一化处理；第三步：根据IEC60599标准以及电力变压器一些实际运行资料数据，将电力变压器故障划分5类，并进行编码处理；第四步：基于三比值法、大卫三角形法、无编码比值法方法生成多种待选特征集合，并对数据进行编码处理；第五步：利用正交试验对待选特征向量集进行分析，选取最佳特征集合；第六步：通用改进智能优化算法对支持向量机的惩罚参数p和核函数参数g进行优化选择，建立基于油中溶解气体分析的变压器智能故障诊断模型。
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