基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

作者：朱文俊; 周刚; 王红斌; 尹玉娟; 张金江; 郭创新

来源：水电能源科学, 2012, (04): 179-182.

• 油中溶解气体分析
• PSO优化
• 支持向量机
• 故障诊断
• 参数优化
• 变压器 dissolved gas analysis
• PSO
• support vector machine
• fault diagnosis
• optimization parameters
• transformer

针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性。故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障分类,并取得较为满意的效果。

• 单位
  浙江大学; 广东电网公司电力科学研究院