【摘 要】
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油浸式变压器是现代电力系统中最主要的核心设备之一,其正常工作与否决定着电网能否稳定、可靠的运行。然而油浸式变压器的故障类型具有复杂性、多样性、模糊性与随机性,故障数据又包含许多无效冗余的信息,从中提取有效的特征量比较困难,而且很难精确地确定故障发生的位置。因此,为了实现电网安全、稳定和经济的运行,对变压器进行故障诊断与故障定位变得尤为重要。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorit
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油浸式变压器是现代电力系统中最主要的核心设备之一,其正常工作与否决定着电网能否稳定、可靠的运行。然而油浸式变压器的故障类型具有复杂性、多样性、模糊性与随机性,故障数据又包含许多无效冗余的信息,从中提取有效的特征量比较困难,而且很难精确地确定故障发生的位置。因此,为了实现电网安全、稳定和经济的运行,对变压器进行故障诊断与故障定位变得尤为重要。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）在油浸式变压器的故障诊断与故障定位中具有收敛速度快、搜索精度高、稳定性好等优点,但是当其逼近最优解时,会使算法处于局部最优状态,致使运算周期延长。支持向量机（Support Vector Machines,SVM）是一种适合油浸式变压器故障分类的智能分类方法,然而支持向量机在变压器故障分类中的效果非常依赖于它的惩罚因子和核函数参数的选取。为了能够及时、准确的预测与判断油浸式变压器的故障类型以及精确定位故障发生的位置,本论文在查阅国内外大量文献的基础上,主要研究了以下内容:（1）详细分析了变压器故障类型、油中产气机理、故障易发部位、传统和智能的故障诊断及定位方法,深入研究了变压器内部故障类型与油中溶解的特征气体成分、含量之间存在的复杂映射关系,利用邻域粗糙集法对变压器的故障特征信号进行约简筛选,优选出对变压器故障类型与故障部位最具有分类价值的气体比值作为特征量输入。（2）根据变压器内部故障类型与油中溶解的特征气体成分之间的复杂映射关系,引入改进的逻辑混沌映射、边界搜索和预警消除机制以及基于t分布的变异优化策略来对标准的SSA算法进行优化改进,并对改进的麻雀搜索算法（Improved sparrow search algorithm,ISSA）进行性能测试。MATLAB仿真实验结果表明ISSA算法的收敛速度和分类精度相比于标准的SSA都有了较大程度地提高。（3）根据变压器故障类型和故障部位的性质,采用ISSA算法来对SVM的惩罚因子和核函数参数进行全局寻优,分别构建基于ISSA优化SVM的油浸式变压器故障诊断模型和故障多层定位模型,并选用标准的SSA算法、灰狼优化算法（GWO）、天牛须算法（BAS）来与所提的ISSA算法进行比较。（4）通过MATLAB仿真模拟对比实验,验证了本课题所提方法的可行性与有效性,本课题所提的基于ISSA优化SVM的油浸式变压器故障诊断模型和故障多层定位模型的整体分类性能比较良好,分类精度较高,具有很快的收敛速度和很高的诊断与定位准确率,有效地实现了对变压器故障类型的正确诊断和对故障发生部位的准确定位。
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