【摘 要】
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为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断，基于智能互补和数据融合的思想，提出基于最小二乘支持向量机LSSVM（ least square support vector machin
【基金项目】
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江苏省工业支撑项目（BE2013833）
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为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断，基于智能互补和数据融合的思想，提出基于最小二乘支持向量机LSSVM（ least square support vector machine）概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有以下特点：可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息，输出变压器各种故障的概率，为变压器检修提供更多的可用信息；充分发挥了LSSVM在小样本情况下具有较强泛化能力的优势。算例结果表明，该诊断方法的故障诊断准确率达到91.1%，优于传统的IEC三比值法（
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