电力变压器故障预测与诊断仿真研究

电力变压器是电力系统的主要设备,对故障准确预测是保证运行安全的前提。研究电力变压器故障诊断问题,针对传统支持向量机参数寻优方法在诊断中往往费时而且得到的参数不一定最优,导致识别精度低,为了提高变压器故障识别精度,提出一种用粒子群优化支持向量机参数(PSO-SVM)的变压器故障诊断方法。在变压器故障诊断过程中,将变压器油中溶解气体作支持向量机输入,故障作为输出,在故障诊断的过程中利用粒子群算法动态调整支持向量机的参数,最后得到优化变压器故障诊断模型。以某地区供电局的变压器故障数据为例进行了仿真,实验结果证明,PSO-SVM的故障诊断识别精度高,是一种有效性、高精度的变压器故障诊断方法,为实际应用提供了依据。