【摘 要】
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对局部放电类型进行有效识别是准确评估变压器绝缘状态的重要前提。然而放电类型识别过程中往往需要大量训练样本的学习才能达到较高的识别精度。针对这种情况，提出一种基于主
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,中国电子科技集团公司第五十四所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61204027）,中央高校基本科研业务费专项资金资助（13XS26）.
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对局部放电类型进行有效识别是准确评估变压器绝缘状态的重要前提。然而放电类型识别过程中往往需要大量训练样本的学习才能达到较高的识别精度。针对这种情况，提出一种基于主动学习支持向量机的局部放电模式识别新方法。该方法在选择训练样本的过程中采用主动学习的方法，挑选出对分类器最有价值的放电样本进行训练。研究结果表明，该方法在保障识别精度的前提下有效减少了放电信号需要的训练样本个数，缩短了训练时间，提高了样本的学习效率。
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