基于GA与PSO混合优化FCM聚类的变压器故障诊断

摘要：

针对FCM聚类、GA-FCM聚类以及PSO-FCM聚类在进行变压器故障诊断时的不足,采用了GA与PSO混合优化FCM(GAPSO-FCM)聚类来进行故障诊断.GAPSO-FCM聚类进行的是全局搜索,克服了FCM聚类容易陷入局部极小值的问题.GAPSO-FCM聚类是以全局最优个体将GA聚类与PSO聚类有机地联系在一起,GA与PSO共用一个最优个体,迭代过程中既包括了GA运算也包括了PSO运算.它依据GA的随机性扩大了搜索范围,之后在所找到的个体附近依据PSO进行更细致的搜索,克服了仅基于单一GA或PSO优化的FCM聚类的早熟问题.通过仿真与实例分析,表明采用GAPSO-FCM聚类进行故障诊断的正确率比采用其他三种聚类的正确率高.

关键词：变压器、故障诊断、遗传算法、粒子群优化、模糊C均值聚类

所属期刊栏目：39

分类号：TM77(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：52-56