摘要：仅依据反映变压器运行状态的单一特征信息很难对变压器的状态做出正确的诊断,而组合核相关向量机可实现多特征空间的融合。鉴于此,提出了基于组合核相关向量机的变压器故障诊断新方法。该诊断方法可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器为各种状态的概率,为变压器的检修提供更多的可用信息。此外,为进一步提高组合核相关向量机的性能,提出了基于K折交叉验证和遗传算法的核函数参数优化方法,对组合核相关向量机进行了优化。实例分析表明,与BP神经网络、支持向量机诊断方法相比,该文所提方法具有较好的故障诊断效果。

关键词：电力变压器 相关向量机 组合核学习 信息融合 参数优化 

单位：华北电力大学电气与电子工程学院 河北省保定市071003