發(fā)布時間：2019-10-29 22:27

【摘要】：電力變壓器是電力系統(tǒng)運行中的重要設(shè)備之一,對故障和缺陷進行正確的診斷,關(guān)系到整個電網(wǎng)的運行安全。支持向量機(SVM)能夠較好地解決小樣本、非線性特征的多分類問題,適用于變壓器故障類型判斷。利用布谷鳥搜索算法,對支持向量機進行尋優(yōu)得到全局最優(yōu)解,從而得到具有最佳參數(shù)的支持向量機分類模型。該分類模型將變壓器油色譜數(shù)據(jù)(DGA)中各氣體相對含量作為評估指標(biāo),將變壓器的故障分為低能放電、高能放電、中低溫過熱、高溫過熱等4個故障類型。通過已有的數(shù)據(jù)實例分析得出,利用布谷鳥搜索算法得到的分類模型比常用的網(wǎng)格搜索算法(GS)、粒子群搜索算法(PSO)、遺傳算法搜索(GA)等算法得到的模型擬合準(zhǔn)確率更好。
【作者單位】： 國網(wǎng)電力科學(xué)研究院/南京南瑞集團公司;江蘇瑞中數(shù)據(jù)股份有限公司;
【分類號】：TM407;TP18

【參考文獻】

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1 彭文季;羅興，

本文編號：2553649