为提高变压器故障诊断的精度,文章提出一种基于核主成分分析(KPCA)和狼群算法(WPA)优化支持向量机(SVM)参数的变压器故障诊断方法。通过KPCA提取样本数据的非线性特征,并获得其主成分,再将其输入至高斯核SVM构成诊断模型,并利用WPA对SVM的惩罚因子以及核参数进行优化。实验结果表明,该方法诊断准确率达到93.33%,与传统SVM以及KPCA-SVM诊断模型相对比,具有更高的变压器故障诊断准确率。
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