【摘 要】
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变压器作为电力系统中重要的一次设备,其运行的可靠性直接关系整个电力系统的安全与稳定.在变压器故障诊断中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的性能受参数影响较大.基于此,文章提出了一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的支持向量机故障诊断方法.将获取的数据进行归一化处理,再利用操作简单、调整参数少的鲸鱼算法优化支持向量机的核参数与惩罚参数.仿真结果表明,基于鲸鱼优化算法的支持向量机模型在故障诊断方面有明显的优势.
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院,陕西 西安 710600;天津大学仁爱学院信息与智能工程学院,天津 301600
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变压器作为电力系统中重要的一次设备,其运行的可靠性直接关系整个电力系统的安全与稳定.在变压器故障诊断中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的性能受参数影响较大.基于此,文章提出了一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的支持向量机故障诊断方法.将获取的数据进行归一化处理,再利用操作简单、调整参数少的鲸鱼算法优化支持向量机的核参数与惩罚参数.仿真结果表明,基于鲸鱼优化算法的支持向量机模型在故障诊断方面有明显的优势.
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