【摘 要】
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针对遗传算法在寻优过程中存在早熟、不收敛等现象,采用动态设定交叉、突变概率的方式对遗传算法进行改进,形成改进遗传算法。采用改进遗传算法对支持向量机的参数进行优化,建立了基于IGA-SVM的变压器故障诊断模型。利用实际变压器故障数据进行仿真分析,结果表明,IGA-SVM变压器故障诊断模型诊断结果综合正确率为96%,比GA-SVM模型的综合正确率高10%,验证了改进遗传算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型的诊断效果更好、分类正确率更高。
【机 构】
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国网湖北省电力有限公司荆门供电公司,国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司
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针对遗传算法在寻优过程中存在早熟、不收敛等现象,采用动态设定交叉、突变概率的方式对遗传算法进行改进,形成改进遗传算法。采用改进遗传算法对支持向量机的参数进行优化,建立了基于IGA-SVM的变压器故障诊断模型。利用实际变压器故障数据进行仿真分析,结果表明,IGA-SVM变压器故障诊断模型诊断结果综合正确率为96%,比GA-SVM模型的综合正确率高10%,验证了改进遗传算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型的诊断效果更好、分类正确率更高。
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