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中央高校基本科研业务费专项资金(13XS26)

作品数：11 被引量：216H指数：7
相关作者：苑津莎尚海昆王瑜靳松张利伟更多>>
相关机构：华北电力大学中国电子科技集团公司更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
相关领域：电气工程经济管理更多>>

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 8篇电气工程
  • 3篇经济管理

主题

  • 8篇变压
  • 8篇变压器
  • 6篇局部放电
  • 6篇放电
  • 3篇模式识别
  • 3篇变压器局部放...
  • 2篇数据包络
  • 2篇数据包络分析
  • 2篇相关向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇故障诊断
  • 2篇包络分析
  • 2篇变压器故障
  • 2篇变压器故障诊...
  • 1篇多核
  • 1篇学习机
  • 1篇业绩
  • 1篇融资
  • 1篇神经网

机构

  • 11篇华北电力大学
  • 1篇中国电子科技...

作者

  • 8篇苑津莎
  • 7篇尚海昆
  • 6篇王瑜
  • 4篇靳松
  • 3篇闫庆友
  • 3篇张利伟
  • 3篇陶杰
  • 1篇李中
  • 1篇徐扬
  • 1篇姚鑫
  • 1篇李洪强

传媒

  • 4篇电工技术学报
  • 2篇电测与仪表
  • 1篇系统工程理论...
  • 1篇华北电力大学...
  • 1篇运筹与管理
  • 1篇财会月刊（下...
  • 1篇电力系统保护...

年份

  • 2篇2015
  • 5篇2014
  • 4篇2013
共 11 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于相关系数矩阵和概率神经网络的局部放电模式识别被引量：23
2013年
针对变压器局部放电模式分类过程中特征参数维数过高的问题,提出了一种基于相关系数矩阵的参数降维方法。利用提取出的变压器局部放电信号的特征参数构造相关系数矩阵,通过分析放电信号18个特征参数间的相关性,删除具有相似分类能力的特征参数,之后引入分离度指标来衡量特征向量的分类能力大小,提取出6个具有较高分类能力的特征向量,最后通过概率神经网络进行模式识别。结果表明该降维方法有效降低了特征参数的维数,简化了分类器结构,在小样本情况下对于概率神经网络模式分类器具有较高的识别率,识别效果优于传统BP神经网络。
苑津莎尚海昆王瑜靳松
关键词：概率神经网络变压器局部放电模式识别
平移不变小波迹消噪方法在局部放电检测中的应用被引量：6
2013年
针对变压器局部放电检测中存在较多干扰的问题,本文采用平移不变小波迹方法对放电信号进行消噪处理。该方法利用小波迹理论抑制信号噪声,并通过循环平移方法强化消噪效果。小波迹建立在小波变换基础之上,利用小波迹组合描述原始放电信号特征,去除了小波系数在各尺度之间的相关性,具有良好的放电特征保持性;循环平移则消除了小波基的平移依赖性,使消噪后的信号更加逼近真实放电信号。仿真及现场数据分析表明,基于平移不变小波迹消噪方法可以有效抑制局部放电噪声干扰,成功提取出有效的局部放电信号,消噪效果优于传统小波方法。
尚海昆苑津莎王瑜靳松
关键词：平移不变变压器局部放电消噪
基于极限学习机的变压器故障诊断方法研究被引量：63
2013年
针对基于传统智能学习方法的变压器故障诊断存在训练速度慢、需调整的参数多及参数确定困难的问题,提出了基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的变压器故障诊断方法。文中根据变压器故障的特点选取输入特征向量,分析了激活函数、隐含层节点数目对诊断性能的影响,并与基于BP神经网络和SVM的诊断方法进行了对比。实验结果表明,文中提出的变压器故障诊断方法性能明显优于BP神经网络,与SVM的诊断正确率相当,需要预先设置的参数更少,训练速度更快,更加便于工程应用。
苑津莎张利伟王瑜尚海昆
关键词：变压器故障诊断极限学习机激活函数
基于统计特征参数与相关向量机的变压器局部放电类型识别被引量：7
2014年
针对传统的局部放电模式分类器存在的不足,提出了一种基于统计特征参数与相关向量机(RVM)的变压器局部放电类型识别的新方法。首先针对4种变压器局部放电实验模型的二维图谱提取出表征图谱特征的16个统计参数,然后设计一对一RVM多分类模型,将统计参数作为输入向量送入RVM分类模型,实现放电类型识别。测试结果表明,RVM分类器具有较好的放电识别效果,与支持向量机(SVM)相比具有计算复杂度低、相关向量少、训练及测试时间短等优点,两者识别精度相当,均高于BPNN。
尚海昆苑津莎王瑜靳松
关键词：统计参数相关向量机变压器局部放电
基于主动学习SVM的变压器局部放电模式识别被引量：3
2013年
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。
尚海昆徐扬苑津莎李洪强
关键词：SVM变压器局部放电
多核多分类相关向量机在变压器局部放电模式识别中的应用被引量：24
2014年
针对传统单核分类器存在的固有二分类属性及识别信息不够完整的问题,首次提出了一种基于多核多分类相关向量机(MMRVM)的变压器局部放电模式识别新方法。首先选用不同的核函数对4种变压器局部放电信号特征进行映射,解决了不同数据源的问题;然后利用粒子群优化算法对核参数进行优化选择,有效避免了核参数选择的主观性;最后利用构建出的MMRVM分类模型直接进行多分类,实现放电模式识别。文中以实验室4种典型缺陷的变压器局部放电信号为研究对象,采用传统单核SVM分类器、单核RVM分类器与MMRVM分类器对其进行分析对比。结果表明,MMRVM分类器融合了多种放电特征信息,能够较为全面的描述放电特征,与单核分类器相比具有更高的诊断准确率和更好的实用性。
尚海昆苑津莎王瑜张利伟
关键词：多核相关向量机变压器局部放电模式识别
“新三板”挂牌企业绩效评价研究被引量：23
2014年
本文选择10家已经获得或者即将获得转板上市的"新三板"挂牌公司和10家暂未获得转板上市的挂牌公司共20家企业为样本,以2013年半年报数据为原始数据,通过对比不同的企业绩效、价值评估的方法,选择数据包络分析模型对"新三板"挂牌公司的绩效进行分析评价。并针对挂牌公司在某些指标上出现负值的情形,提出新模型对原始模型进行修正。结果表明:修正后的模型在"新三板"挂牌企业业绩评价中有很好的应用,同时发现中科软、盖特佳、星昊制药和扬讯科技绩效最优,最值得投资。
闫庆友陶杰
关键词：中小企业数据包络分析绩效评估融资
利用旋转算法构建DEA模型生产前沿面被引量：7
2014年
传统数据包络分析模型的生产前沿面构造方法较为复杂,为了解决这一问题,提出了一个新的构建DEA生产前沿面的算法,称为旋转法.阐述了旋转算法的含义.分别从二维和高维角度对传统的四类DEA模型的生产前沿面进行构建,并对算法的理论依据进行了证明.通过实际算例证明,相比起传统的方法,比如极点极方向法、Graham扫描法等,旋转法非常简单而且实用价值很广.最后提供了一个关于该算法在实际中的应用——构建决策单元中含有负值的DEA模型,解决了传统DEA模型无法处理决策单元中含有负值的不足.
闫庆友陶杰姚鑫
关键词：DEA生产前沿面
中国生物质发电产业效率评价被引量：14
2015年
中国作为人口众多的发展中国家,能源相对贫乏,以煤炭为主要燃料的能源结构使中国环境问题日益严重,生物质能源作为物质性、易储存的可再生能源,已经成为中国未来能源发展的重点关注对象。受生物质发电技术的进步及中国地理环境多样性的影响,近年来新兴的生物质发电项目展现出新的特点,对该产业效率进行评价时需要考虑新的因素,并采用新的方法,评价结果才能客观,作为改进产业的参考依据。收集中国2010年以来建设的生物质发电项目,选择合适30家生物质发电项目作为样本,分别运用BC2模型、AR模型和分地区AR模型对这30家样本进行评价,发现中国生物质能总体上分布不均,地区差异较大,西南地区、中南地区和华东地区等地是我国生物质能的主要分布区,由于外部燃料资源市场和电网环境较好,因而这些区域产业效率普遍水平较高。对于北方地区生物质产业发展来说,市场和产业环境的改善对效率提高更有帮助。
闫庆友陶杰
关键词：技术经济评价数据包络分析生物质发电
基于互补免疫算法的变压器故障诊断被引量：21
2015年
基于自组织抗体网络(so Ab Net)的变压器故障诊断方法中没有网络压缩机制,并且网络的初始抗体是随机选取的,网络性能不稳定。针对这一问题,提出了基于互补免疫算法的变压器故障诊断方法,结合变压器故障诊断的特点详细设计了免疫算子以弥补so Ab Net的不足。免疫算子中接种疫苗利用K-means最佳聚类算法为so Ab Net提供初始抗体,并通过免疫选择压缩网络规模,其参数由粒子群算法进行优化。变压器故障诊断实验结果表明,所提出的互补免疫算法能够充分利用系统的先验知识,并有效地提取故障样本的数据特征,与单一智能方法相比具有更高的诊断准确率。
苑津莎张利伟李中张英慧
关键词：变压器故障诊断人工免疫系统免疫算子
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