基于改进FOA-LSSVM的变压器故障诊断

• 作者: 李名远 李宗岳 陈志军
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 果蝇优化算法 最小二乘支持向量机 线性递减步长 变异操作 混沌搜索
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 194-197
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

针对基于油中溶解气体(DGA)变压器故障诊断方法存在的不足,提出了改进果蝇算法优化LSSVM的变压器故障诊断方法.为克服果蝇算法易陷入局部极值、收敛精度低的缺陷,引入线性递减步长、变异操作和混沌搜索策略进行改进.建立了LSSVM变压器故障诊断模型,并用改进的果蝇算法优化参数.仿真试验及对比研究表明,改进模型可准确、有效地识别变压器故障类型,相较其他模型(BPNN、FOA-PNN和FOA-LSSVM),该模型的准确率较高,更适合于变压器故障诊断.