电力变压器故障诊断方法的比较研究

作者：党珑; 王琪; 董佳宁; 李一然; 周宇洁

来源：江苏理工学院学报, 2023, 29(06): 69-80.

DOI：10.19831/j.cnki.2095-7394.2023.06.012

• 电力变压器
• 故障诊断
• BP神经网络
• 最小二乘支持向量机
• 粒子群
• 遗传

为提高电力变压器故障诊断的准确度和可靠性，比较研究了四种不同的故障诊断方法。首先，采用BP(Back Propagation)神经网络和最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）两种算法，分别建立变压器的故障诊断模型；其次，基于遗传和粒子群两种优化算法，分别对两个诊断模型进行优化；最后，对所建立的四种故障诊断模型进行测试。结果表明：基于粒子群优化的最小二乘支持向量机故障诊断模型精度最高，准确率达96.7%，诊断用时仅为49 s。

• 单位
  苏文电能科技股份有限公司; 江苏理工学院