【摘 要】
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为提高电力变压器故障诊断的准确率,提出基于蚁群优化与最小二乘支持向量机的变压器故障诊断方法。首先,分析变压器故障与油中溶解气体之间的映射关系,确定故障诊断研究中5种
【基金项目】
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国家自然科学基金(51667011)
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为提高电力变压器故障诊断的准确率,提出基于蚁群优化与最小二乘支持向量机的变压器故障诊断方法。首先,分析变压器故障与油中溶解气体之间的映射关系,确定故障诊断研究中5种特征气体作为故障类型诊断的参量。其次,针对油中溶解气体含量中异常数据,利用改进的核主元分析方法,剔除异常离群值。最后,引入蚁群算法到最小二乘支持向量机参数寻优中,得到核函数参数和惩罚系数的最优解,再使用数据样本对最小二乘支持向量机进行训练和识别,输出变压器故障分类。实验表明,该方法分类效果好,得到变压器的故障诊断准确率达到92.57%。
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