基于DGA的差分进化支持向量机电力变压器故障诊断

被引：32

作者：

贾立敬

张建文

王传林

严家明

周贤娇

陈鲁娜

机构：

[1] 中国矿业大学信息与电气工程学院

来源：

高压电器 | 2015年 / 51卷 / 04期

关键词：

支持向量机; 差分进化; 核函数; 故障诊断;

D O I：

10.13296/j.1001-1609.hva.2015.04.003

中图分类号：

TM41 [电力变压器];

学科分类号：

080801 ;

摘要：

针对支持向量机中参数选择严重影响分类效果的特点,提出采用差分进化算法对核函数g和惩罚因子c进行优化,得到最优的支持向量机模型,用于变压器的故障诊断。在简单介绍支持向量机的基础上,分析了采用差分进化算法对支持向量机优化的可行性。通过将收集的数据样本进行预处理,再利用差分进化的变异、交叉和选择对高斯径向基核函数进行优化,搜索出最优(c,g),并对得到的参数进行验证,获得最优的支持向量机模型。仿真实验表明,与SVM、GRID-SVM、GA-SVM、PSO-SVM相比,该方法误判率最低、全局寻优能力及鲁棒性较好。

引用

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页数：6

共 15 条

[1]

Fault Diagnosis of Power Transformers Using Computational Intelligence: A Review.[J].Huo-Ching Sun;Yann-Chang Huang;Chao-Ming Huang.Energy Procedia.2012,

[2]

变压器油中溶解气体分析和判断导则.[S].中国电力科学研究院.中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局.2001,

[3] 变压器故障诊断中溶解气体的PSO-WFCM算法研究 [J].