基于灰狼算法优化SVM的变压器故障诊断

作者：周莉; 鲍志伟

来源：长江信息通信, 2022, 35(09): 27-29.

• 变压器
• 故障诊断
• 支持向量机
• GWO-SVM
• DGA
• 灰狼算法

电力运行离不开变压器，一旦变压器发生故障将造成难以估量的损失，而传统的变压器故障诊断方法在准确率存在方面不足，因此文章提出一种基于灰狼算法优化支持向量机（GWO-SVM）模型。该方法通过支持向量机（SVM）对故障数据进行分类，并用灰狼算法（GWO）对SVM的核参数g以及惩罚因子C进行优化，通过不断训练GWO-SVM使其故障诊断精度提高。文章分别对比了标准SVM和粒子群优化后的SVM(PSO-SVM)模型，经比较GWO-SVM模型精度比标准SVM模型高7.5%，比PSO-SVM模型高2.5%，证明GWO-SVM模型具有可行性。

• 单位
  安徽理工大学