基于遗传算法优化的支持向量机在变压器故障诊断中应用

作者：朱超岩; 姚晓东

来源：仪表技术, 2019, (03): 21-32.

DOI：10.19432/j.cnki.issn1006-2394.2019.03.006

• 变压器
• 故障诊断
• 支持向量机
• 遗传算法

变压器作为电力传输过程中的核心设备之一,它的运行状况在很大程度上决定了电网的运行状况。能否准确诊断变压器的故障类型对电网的安全稳定运行至关重要,因此,有必要对变压器的运行状态进行监控。由于传统的三比值法在诊断速率和准确性方面存在缺陷,因此,提出一种遗传算法优化支持向量机的模型诊断方法。支持向量机能够在训练样本较小的情况下,避免过学习现象,使泛化能力最大化。对于支持向量机无法自适应选择参数的问题,遗传算法具有全局搜索的特性,能够优化支持向量机的参数,以获得支持向量机的最优参数。应用此方法对变压器的故障诊断进行了研究,使其分类结果的正确率得到提高。

• 单位
  电气学院; 上海电机学院