Maximal margin classifiers applied to DGA-based diagnosis of power transformers
Loading...
Date
2011
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Abstract
The paper addresses a modern approach to the problem of power transformer diagnosis. The method called support vector machines enables the creation of an expert system for oil transformer technical condition diagnosis. The system, which is based on real results of chromatography of gases dissolved in transformer oil (DGA), performs better than an internationally acknowledged standard – the IEC code.
Description
Keywords
power transformers, DGA, IEC, classification, maximal margin classifiers, SVM
Citation
Szczepaniak P. S. Maximal margin classifiers applied to DGA-based diagnosis of power transformers / Piotr S. Szczepaniak, Marcin Kłosiński // Обчислювальні проблеми електротехніки : матеріали XII Міжнародного симпозіуму CPEE’2011, 5–7 вересня 2011 року, Кострино, Закарпатська область, Україна / Національний університет «Львівська політехніка», Варшавський технологічний університет, Лодзький технічний університет, Університет Західної Богемії. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – C. 61. – Bibliography: 16 titles.