基于蜻蜓算法和支持向量机的变压器故障诊断

摘要：

电力变压器作为电力系统中变换电压、输送电能、分配电能的重要电力设备，其运行状态直接影响到电网的运行安全。为了提高故障诊断的准确率，提出了一种基于蜻蜓算法（dragonfly algorithm，DA）和支持向量机（support vector machine，SVM）的变压器故障诊断方法。利用蜻蜓算法DA对SVM分类器参数进行优化且以SVM分类预测准确率最大为其适应度函数。变压器故障诊断实例仿真结果分析表明：基于蜻蜓算法的DA-SVM支持向量机的变压器故障诊断与交叉验证法CV-SVM，基于遗传算法的GA-SVM，基于粒子群算法的PSO-SVM相比较，在变压器故障诊断中具有故障诊断准确率高，全局寻优能力强，收敛速度快，且稳定性好的优越性。

关键词：蜻蜓算法、支持向量机、变压器、故障诊断

所属期刊栏目：33

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2016-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：103-112