【摘 要】
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为了准确地判断变压器绕组是否出现故障,保证变压器供电的可靠性,提出了一种基于天牛须搜索算法优化支持向量机(BAS-SVM)的变压器绕组故障诊断方法。采用支持向量机(SVM)作为
【机 构】
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国网河南省电力公司洛阳供电公司,国网河南省电力公司电力科学研究院,武汉凯默电气有限公司
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目资助(52170218000M),国网河南省电力公司2019年科技项目资助(5217A01801U5)
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为了准确地判断变压器绕组是否出现故障,保证变压器供电的可靠性,提出了一种基于天牛须搜索算法优化支持向量机(BAS-SVM)的变压器绕组故障诊断方法。采用支持向量机(SVM)作为变压器绕组形变程度的分类器,并应用天牛须算法对SVM的核函数和惩罚因子进行优化,通过人工经验训练BAS-SVM,使其具有很高的故障诊断精度。为了比较BAS-SVM算法在变压器绕组故障诊断的优越性,采用改进的粒子群优化算法(MPSO)优化SVM。通过仿真验证,BAS-SVM算法的故障诊断准确率比MPSO-SVM算法的故障诊断准确率高1
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