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公开(公告)号:CN114372093A
公开(公告)日:2022-04-19
申请号:CN202111534103.2
申请日:2021-12-15
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种变压器DGA在线监测数据的处理方法,根据传回数据的特征,将在线数据等效为时间序列;第一阶段引入滑动窗口算法的思想,提出一种改进的序列分段线性化算法,将序列数据划分为若干由斜率与跨度表征的线段,再使用基于改进的K‑means聚类将在线监测数据符号化,最后使用APRIORI算法挖掘DGA中不同指标之间的关联性,并以此发掘其中存在的异常数值;第二阶段,根据筛除的异常数值采样点,使用改进的粒子群优化的支持向量回归算法,保障算法的求解速度与求解多样性,优化支持向量回归算法中的关键参数对这些采样点进行修复,以此完成变压器在线DGA监测数据的处理。