摘要：数据质量是影响变压器故障诊断正确率的重要因素。为了解决变压器油色谱在线监测数据缺失问题,提出了一种基于缺失数据修复的变压器在线故障诊断方法,利用改进k-最邻近和多分类SVM的循环迭代实现基于缺失数据的变压器故障诊断。在k-最邻近方法中,提出以相关系数的负指数为权值的曼哈顿距离来度量样本间距离。一方面用以突出强相关指标对缺失信息的影响,提高数据修复的准确性。另一方面改进的曼哈顿距离适用于基于k-d树的高效搜索策略,可以实现针对海量历史数据的快速搜索,满足在线诊断对算法实时性的需求。实例诊断的结果表明,该方法可以有效降低数据缺失对变压器故障诊断正确率的影响,有利于实现变压器故障的准确、高效在线诊断。

关键词：变压器 故障诊断 支持向量机 

单位：国网浙江省电力有限公司杭州市供电公司; 浙江杭州310009; 浙江大学电气工程学院; 浙江杭州310027