基于混合算法与支持向量机的电力变压器故障诊断

• 作者: 贾立敬
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 粒子群差分进化
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: TM411
• 字数: 2696字
• 语种: 中文

摘要

为了改进、优化支持向量机的核函数参数σ以及惩罚因子C,提出了基于粒子群与差分进化相结合的混合优化算法(PSODE),从而获得最优的故障诊断模型.通过引入四种基准测试函数:Sphere函数、Rosenbrock函数、Rastrigin函数、Griewank函数对PSO、DE、PSODE的性能进行测试,仿真结果表明PSODE是一种具有较强优化性能的算法.为了进一步验证该方法的有效性,通过对油中溶解的H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2的含量进行分析,可以较准确地识别低温过热、中温过热、高温过热、局部放电、火花放电、电弧放电以及正常状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾立敬		3	3	1.0	1.0