基于GA优化支持向量机的变压器故障诊断

摘要：

针对变压器故障诊断中出现的多故障分类问题,为提高支持向量机的多故障分类的准确率,利用遗传算法(GA)对支持向量机的相关参数进行了优化.将利用遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)应用于变压器故障诊断中,并与利用粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SVM)的识别结果进行比较.对比试验结果可以看出,GA-SVM算法能够更为有效地选择支持向量机的相关参数,在很大程度上提高了变压器多故障分类的准确性.

关键词：支持向量机、遗传算法、参数优化、变压器、故障诊断

所属期刊栏目：31

分类号：TM41(变压器、变流器及电抗器)

在线出版日期：2013-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：24-27