基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

• 作者: 朱菊 毛吉贵 詹汶燕 韩世军
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 支持向量机 变压器故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 71-75,90
• 页数: 6页
• 分类号: TM407
• 字数: 3639字
• 语种: 中文

摘要

针对基于DGA的变压器故障诊断方法在变压器故障诊断中存在的不足，提出了基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断方法。建立支持向量机分类机的变压器故障诊断模型，并用粒子群算法优化参数，利用libSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机分类机，用训练良好的支持向量机诊断110 kV立星变电站变压器故障状况。结果证明，采用基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断结果与实际相符。此方法能够提高变压器故障诊断的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱菊		3	45	2.0	3.0
2	韩世军		3	52	2.0	3.0
3	毛吉贵		3	41	2.0	3.0
4	詹汶燕		1	39	1.0	1.0