基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

• 作者: 周刚 尹玉娟 张金江 朱文俊 王红斌 郭创新
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 油中溶解气体分析 PSO优化 支持向量机 故障诊断 参数优化 变压器
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 179-182
• 页数: 4页
• 分类号: TM411
• 语种: 中文

摘要

针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性.故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障分类,并取得较为满意的效果.