用于变压器DGA故障诊断的改进PSO优化SVM算法研究

• 作者: 吕小毅 翟振刚 莫家庆 闵亚琪 马鑫
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 变压器 故障诊断 DGA 模拟退火算法 粒子群优化算法 SVM
• 年，卷（期）: 2018,（15）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: TN99-34|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.15.028

摘要

为了提高电力变压器故障诊断的准确率,提出一种基于改进粒子群算法(PSO)优化SVM的变压器故障诊断方法.在对变压器故障进行诊断时采用支持向量机(SVM)与油中溶解气体分析(DGA)相结合的方法,利用PSO对SVM故障诊断模型进行参数寻优,并通过模拟退火算法(SA)改进PSO以提高PSO算法的全局搜索能力.对电力变压器故障诊断的实例分析结果表明,该方法不仅能够有效地进行变压器故障诊断,而且准确率高于传统的变压器故障诊断方法,更适合在变压器故障诊断中应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕小毅	新疆大学信息科学与工程学院	25	39	4.0	4.0
2	莫家庆	新疆大学信息科学与工程学院	13	17	3.0	3.0
6	闵亚琪	新疆大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
7	马鑫		1	3	1.0	1.0