改进PSO-SVM算法的变压器分接开关故障诊断

• 作者: 王福忠 石秀立
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器分接开关 故障诊断 粒子群算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 【在线测试与故障诊断】
• 页码范围: 190-194
• 页数: 5页
• 分类号: TP206
• 字数: 2959字
• 语种: 中文

摘要

研究了电力变压器有载分接开关的故障诊断问题。对变压器分接开关的故障特性及原因分析后，考虑到传统支持向量机在诊断过程中效率低下、精确度差等缺点，提出了一种改进粒子群（PSO）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。首先，对粒子群算法的惯性权值和学习因子做了相应改进，克服了PSO算法后期迭代精度不高的缺点；然后，利用改进后的PSO算法优化支持向量机的主要参数；最后，仿真结果表明，改进的PSO‐SVM 算法的诊断精度和速度均高于传统诊断方法，更适合在变压器分接开关诊断中应用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福忠	河南理工大学电气工程与自动化学院	145	738	11.0	18.0
2	石秀立	河南理工大学电气工程与自动化学院	2	13	2.0	2.0