【摘 要】
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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
【基金项目】
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西安工程大学博士科研启动基金项目(BS1339)
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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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