基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

被引：28

作者：

韩世军 ^{[1
]}

朱菊 ^{[2
]}

毛吉贵 ^{[1
]}

詹汶燕 ^{[1
]}

机构：

[1] 国网吴忠供电公司

[2] 神华宁煤煤炭化学工业公司

来源：

电测与仪表 | 2014年 / 51卷 / 11期

关键词：

粒子群算法; 支持向量机; 变压器故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM407 [维护、检修];

学科分类号：

080801 ;

摘要：

针对基于DGA的变压器故障诊断方法在变压器故障诊断中存在的不足,提出了基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断方法。建立支持向量机分类机的变压器故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,利用libSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机分类机,用训练良好的支持向量机诊断110kV立星变电站变压器故障状况。结果证明,采用基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断结果与实际相符。此方法能够提高变压器故障诊断的准确率。

引用

页码：71 / 75+90 +90

页数：6

共 10 条

[1]

大型变压器状态监测与故障诊断技术.[D].徐安定.浙江大学.2005, 08

[2] 欧氏距离二叉树向量机的变压器故障诊断研究 [J].