基于可靠性数据分析和最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断

《基于可靠性数据分析和最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断》是一篇关于电力系统设备状态监测与故障诊断的研究论文，全文共4页。文章主要探讨了如何利用可靠性数据分析方法和最小二乘支持向量机（LSSVM）技术对电力变压器进行有效的故障诊断。

电力变压器作为电力系统中的核心设备，其运行状态直接影响到电网的安全稳定。因此，对变压器的故障进行及时准确的诊断具有重要意义。本文提出了一种结合可靠性数据分析和机器学习的方法，旨在提高故障诊断的准确性与效率。

在研究中，作者首先通过可靠性数据分析方法对变压器的历史运行数据进行处理，提取出与故障相关的特征参数。这些参数能够反映变压器的运行状态和潜在风险。随后，利用最小二乘支持向量机建立故障分类模型，该模型在处理小样本、非线性问题方面表现出良好的性能。

实验结果表明，该方法在多个实际案例中均取得了较高的识别准确率，有效提升了电力变压器故障诊断的智能化水平。此外，文章还讨论了该方法的适用范围以及可能的改进方向，为后续研究提供了参考。

综上所述，《基于可靠性数据分析和最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断》为电力设备状态监测领域提供了一种新的思路和技术手段，对于保障电力系统的安全运行具有重要的现实意义。