Print

基于DGA支持向量机的变压器故障诊断

论文摘要

针对基于DGA的变压器故障诊断方法在实际操作中存在的不足,提出两种解决方案:基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断、基于差分进化支持向量机的变压器故障诊断。通过分析两种方案的算法原理建立支持向量机的变压器故障诊断模型,从而完成参数的优化,对得到的最优参数进行验证,获取最优的支持向量机模型。在Matlab软件平台上进行仿真实验,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获取的变压器故障诊断率较高;基于差分进化支持向量机的变压器故障诊断方法的误判率较低,全局寻优能力较好,相比于粒子群优化算法,差分进化支持向量机的优化精度更高。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 支持向量机
  •   1.1 基于DGA的变压器故障诊断
  •   1.2 支持向量机
  • 2 基于DGA支持向量机的变压器故障诊断
  •   2.1 基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断
  •     2.1.1 粒子群优化算法原理
  •     2.1.2 故障诊断方法
  •   2.2 基于差分进化支持向量机的变压器故障诊断
  •     2.2.1 差分进化算法原理
  •     2.2.2 故障诊断方法
  • 3 结果分析
  •   3.1 粒子群优化结果分析
  •   3.2 差分进化算法结果分析
  • 4 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 郭慧莹,王毅

    关键词: 支持向量机,变压器,故障诊断,参数优化,模型

    来源: 现代电子技术 2019年19期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 清华大学,北京国网富达科技发展有限责任公司

    基金: 国家电网公司总部科技项目(GY71-16-002)~~

    分类号: TP181;TM407

    DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.19.036

    页码: 154-158+163

    总页数: 6

    文件大小: 1969K

    下载量: 224

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/8f6c2e52c3952141e33f9f32.html