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摘要
为了提高电力变压器故障诊断效率、诊断正确率,提出了基于参数优化的电力变压器故障诊断模型。提取电力变压器故障的特征,将其和故障类型分别作为最小二乘支持向量机输入和输出,采用最小二乘支持向量机对电力变压器的故障诊断样本进行学习,构建电力变压器故障识别的分类器,并引入混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,仿真对比测试结果表明,该模型可以准确辨识电力变压器故障,获得较高正确率的变压器故障诊断结果,电力变压器故障诊断的速度快,而且整体性能要优于当前其它电力变压器故障诊断模型。
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单位国网山西省电力公司运城供电公司
