【摘 要】
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变压器是输配电的基础设备,广泛应用于电网系统中,与人类活动息息相关。利用绝缘油中的溶解气体来判断变压器运行状态是目前最简单易于操作的诊断方法,通过分析数据得出故障类型并及时处理,可以有效防止变压器损毁,并提高电力系统供电的可靠性。基于油中溶解气体分析技术（Dissolved Gas Analysis,DGA）的传统故障诊断算法均有不可忽视的缺点,因此本文结合改进哈里斯鹰算法（Improved Ha
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金指导2019-ZD-0039；
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变压器是输配电的基础设备,广泛应用于电网系统中,与人类活动息息相关。利用绝缘油中的溶解气体来判断变压器运行状态是目前最简单易于操作的诊断方法,通过分析数据得出故障类型并及时处理,可以有效防止变压器损毁,并提高电力系统供电的可靠性。基于油中溶解气体分析技术（Dissolved Gas Analysis,DGA）的传统故障诊断算法均有不可忽视的缺点,因此本文结合改进哈里斯鹰算法（Improved Harris Hawk Optimization,IHHO）优化最小二乘支持向量机（Least square support vector machine,LSSVM）实现变压器的故障诊断。对于变压器故障这类高维的小样本非线性分类问题,支持向量机结合智能算法可以在故障诊断精度上发挥优势。针对变压器高维原始故障数据影响诊断精度的问题,使用核主成分分析方法（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）去除冗余数据,实现非线性降维。为避免支持向量机（Support Vector Machine,SVM）中因大量的二次规划计算导致训练速度慢,采用其拓展以求解线性方程组为实质的收敛速度更快的LSSVM作为变压器故障分类器。对降维前后不同诊断模型进行仿真,对比出KPCA和LSSVM的优越性,由此确定KPCA-LSSVM诊断模型。引入Sigmoid变形函数S（x）以及点对称策略对传统哈里斯鹰算法（Harris Hawk Optimization,HHO）中的逃跑能量E进行优化更新,提出IHHO优化算法,并与HHO和遗传算法（Genetic Algorithm,GA）进行性能对比,证明IHHO在求解精度和网络收敛速度方面的优越性。经验证表明,经KPCA数据预处理之后,IHHO-LSSVM、GA-LSSVM和HHO-LSSVM的诊断精度分别为95.6%、78.9%以及86.7%,IHHO-LSSVM与其他两个模型对比分别提升了16.7%、8.9%。另外,KPCA数据预处理之后的识别精确程度相较于预处理前分别提高了8.9%、1.1%以及4.5%。验证了文中所提模型在变压器故障诊断中的可靠性及优越性。该论文有图32幅,表19个,参考文献73篇。
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