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摘要:
变压器故障诊断对提高电力系统运行的可靠性、稳定性、安全性有着至关重要的作用.为了提高故障分类率,提出一种基于蚁群优化的最小二乘支持向量机(Ant colony optimization least squares support vector machine,ACO-LSSVM)电力变压器故障诊断方法.该方法首先利用ACO对LSSVM诊断模型的参数进行优化,选用径向基核函数.其次,以溶解气体含量为输入变量,变压器故障类别为输出变量,将测试数据输入训练好的模型.最后,将诊断结果与标准SVM结果进行比较.仿真结果表明,ACO-LSSVM方法具有更高的分类准确率,验证了其有效性.
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文献信息
篇名 蚁群优化最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中的应用
来源期刊 机电信息 学科
关键词 最小二乘支持向量机 蚁群算法 故障诊断 变压器
年,卷(期) 2018,(24) 所属期刊栏目 装备应用与研究
研究方向 页码范围 43-44
页数 2页 分类号
字数 1795字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王锦 西安工程大学电子信息学院 15 101 4.0 10.0
2 蒋波涛 西安工程大学电子信息学院 8 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘支持向量机
蚁群算法
故障诊断
变压器
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