基于主成分分析的海鸥优化支持向量机变压器故障诊断

作者：冯志亮; 肖涵麒; 任文凤; 杜艳丽^*

来源：中国测试, 2023, 49(02): 99-105.

• 海鸥优化算法
• 支持向量机
• PCA降维
• 变压器故障诊断

针对支持向量机对变压器进行故障诊断时准确率较低的问题，提出一种海鸥算法优化支持向量机的方法。首先增加不同的气体分数比值特征，扩充变压器故障数据所包含的信息特征，然后采用主成分分析法（PCA）提取输入变量特征，降低特征变量的维数，降低变量之间的相关性，最后用海鸥优化算法（SOA）对支持向量机的核参数和惩罚因子进行优化，提高支持向量机建模准确度。仿真结果表明，与粒子群(PSO)、遗传算法（GA）相比，海鸥优化算法优化支持向量机（SOA-SVM）可以明显提高变压器故障诊断的准确率，并且可靠性和泛化性能表现也有提高。

• 单位
  北华大学