混沌果蝇-最小二乘支持向量机变压器DGA诊断

摘要：

针对基本果蝇优化算法（FOA）寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点，融合混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行改进，提出混沌果蝇优化算法（CFOA）。将CFOA算法应用于最小二乘支持向量机（LSSVM）惩罚因子和核函数参数的选择中，可以改善参数选择的随机性和盲目性，从而建立基于CFOA-LSSVM的故障模式预测模型。应用该模型对变压器油中溶解气体故障模式进行预测，结果表明，CFOA方法在在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA有较大的提高，依此而建立的CFOA-LSSVM故障模式预测模型具有较高的准确率。

关键词：果蝇优化算法、最小二乘支持向量机、变压器、DGA、故障模式

分类号：TM406(变压器、变流器及电抗器)

在线出版日期：2016-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：66-68