基于支持向量机的变压器故障诊断方法

摘要：

为了提高变压器故障诊断的准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和改进布谷鸟算法(WCS)及最速下降法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入一种新的惯性权重,解决布谷鸟算法在迭代后期收敛速度下降的问题.利用最速下降法与改进的布谷鸟算法相结合的算法进行SVM参数的寻优,克服了基本的SVM模型容易陷入局部最优的缺陷,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型,利用LIBSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机,用训练良好的支持向量机诊断110kV甘棠变电所#1主变压器故障情况.通过实例验证分析表明,采用该算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;相较于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)等算法,该方法具有更高的诊断准确率.

关键词：支持向量机、布谷鸟算法、最速下降法、故障诊断、分类模型

所属期刊栏目：26

分类号：TP2;TP1

在线出版日期：2017-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：163-169