【摘 要】
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针对支持向量机（support vector machines， SVM）变压器故障诊断模型存在正确率低、运行时间长的问题，提出一种基于秃鹰搜索算法（bald eagle search， BES）优化SVM的变压器故障诊断模型。首先，选取4个测试函数对BES算法进行性能测试，并与布谷鸟算法（cuckoo search， CS）、人工蜂群算法（artificial bee colony， ABC）和
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61563006）； 广西自然科学基金重点资助项目（2020GXNSFDA238011）； 广东省基础与应用基础研究基金项目（2021B1515420003）； 广西科技大学研究生教育创新计划项目（GKYC202325）；
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针对支持向量机（support vector machines， SVM）变压器故障诊断模型存在正确率低、运行时间长的问题，提出一种基于秃鹰搜索算法（bald eagle search， BES）优化SVM的变压器故障诊断模型。首先，选取4个测试函数对BES算法进行性能测试，并与布谷鸟算法（cuckoo search， CS）、人工蜂群算法（artificial bee colony， ABC）和萤火虫算法（firefly algorithm， FA）进行对比，结果表明BES算法不论是收敛速度还是泛化能力都有更好的优化性能。然后，采用BES算法对SVM的核函数参数g和c进行优化，建立了基于油中溶解气体分析（dissolved gas analysis， DGA）的BES-SVM变压器故障诊断模型，并与ELM、SVM、CS-SVM、ABC-SVM、FA-SVM故障诊断模型进行仿真实验对比。结果表明，BES-SVM故障诊断模型综合正确率为98.67%，比上述对比故障诊断模型分别提高了22.67%、20%、13.34%、12%、10.67%，且运行时间最短，所提BES-SVM变压器故障诊断模型具有更好的故障诊断效果。
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