《表1 不同方法的迭代次数对比》

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《基于大数据分析的大型变压器故障发展趋势估计》

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采用本文中方法进行变压器故障诊断过程中，根据变压器故障诊断模式的实际情况，引入变权参数得到了变压器故障类型和症状的权重系数，通过对变压器故障类型和症状的权重系数的设置进行了优化。试验结果表明，此过程能够减少变压器故障诊断迭代次数，显著提高故障诊断收敛速度。对200组变压器故障样本数据进行故障诊断过程中，本文中方法少于文献[6]方法的迭代次数统计结果，用表1进行表示。表1中，U表示变压器故障类型（U1表示无故障、U2表示低能放电、U3表示高能放电、U4表示高温过热），Y表示变压器故障样本数量（单位为个，用r进行表示），H表示2种方法迭代次数之差，P表示平均迭代次数之差（差值单位为常数，用C表示）。