【摘 要】
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电力变压器是电网中电能分配与传输的重要枢纽,随着国家综合性能源电网的快速投入与建设,电力变压器因时代发展的需求向着更高的电压等级与容量迭代,如果变压器出现故障,可能会对电网的资源和经济造成严重的损失,也会涉及人们的安全生活用电。（1）为提高支持向量机（SVM）模型的变压器故障诊断精度,建立IGWO-SVM故障诊断模型。提出一种改进的灰狼算法对SVM两个参数C和g寻优的方法,采用准反向学习策略提高种
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电力变压器是电网中电能分配与传输的重要枢纽,随着国家综合性能源电网的快速投入与建设,电力变压器因时代发展的需求向着更高的电压等级与容量迭代,如果变压器出现故障,可能会对电网的资源和经济造成严重的损失,也会涉及人们的安全生活用电。（1）为提高支持向量机（SVM）模型的变压器故障诊断精度,建立IGWO-SVM故障诊断模型。提出一种改进的灰狼算法对SVM两个参数C和g寻优的方法,采用准反向学习策略提高种群的多样性,帮助提高算法的求解精度和收敛速度;重构线性收敛因子,用以协调全局搜索与局部开发的平衡;引入多精英搜索策略,避免陷入局部最优,加快收敛速度,然后用9个测试函数验证其良好的寻优性能,最后构建IGWO-SVM的变压器故障诊断模型。（2）针对单一的IGWO-SVM变压器故障诊断模型准确率低、稳定性不强的问题,用Ada Boost算法对IGWO-SVM进行集成,通过计算不同样本的错误率,改变权重,得到新的样本分布,再迭代训练,得到强分类器,构建基于Ada Boost-IGWO-SVM的变压器故障诊断模型,并确定Ada Boost集成算法弱分类器的数量。（3）利用无编码比值法,将特征气体及其比例重新构造成13种参量,作为Ada Boost-IGWO-SVM变压器故障诊断模型的输入特征,进行仿真分析,验证了Ada Boost-IGWO-SVM模型在变压器故障诊断中的精度为93.33%,与IGWO-SVM、Ada Boost-SVM、PSO-SVM模型及GWO-SVM变压器故障诊断模型相比分别提高了3.33%、10%、11.66%及6.66%,证明Ada Boost-IGWO-SVM变压器故障诊断模型能有效地提高故障识别率。此外,论文还对上述模型进行了稳定性分析和运行时间对比分析,验证了论文提出的Ada Boost-IGWO-SVM变压器故障诊断模型的平均诊断精度为92.83%,标准差为0.95,在均值和标准差表现方面均优于其他变压器故障诊断模型,说明了其模型的稳定性较强。该论文有图32幅,表18个,参考文献85篇。
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