【摘 要】
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氧化锌避雷器在电力系统中有着非常重要的地位,对氧化锌避雷器进行故障诊断对电力系统的安全稳定运行有重要意义. 由于氧化锌避雷器的故障样本比较少, 属于小样本数据, 而支
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氧化锌避雷器在电力系统中有着非常重要的地位,对氧化锌避雷器进行故障诊断对电力系统的安全稳定运行有重要意义. 由于氧化锌避雷器的故障样本比较少, 属于小样本数据, 而支持向量机对处理小样本数据的分类问题效果较好, 因此文章利用蚁群算法对支持向量机的核函数参数 g 和惩罚因子 C 优化寻优, 得到最佳的诊断模型. 将该模型与 BP神经网络的故障诊断模型进行对比,通过 MATLAB仿真并结合具体数据实例分析得出, 文章的蚁群优化支持向量机的氧化锌故障诊断方法具有更佳的诊断效果.
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