基于三比值特征量与改进鸡群算法优化支持向量 机的变压器故障模型

摘要：

提出一种基于三比值特征量与改进鸡群算法优化支持向量机变压器故障诊断方法.以油中溶解气体(DGA)三比值作为特征量,利用改进鸡群算法对支持向量机参数进行优化,从而构建基于SVM的变压器故障诊断模型.基于国内117组变压器故障数据的故障诊断实例表明,以三比值为特征量的ICSO-SVM的诊断准确率高于IEC三比值法、标准SVM法、PSO-SVM和以DGA全数据为特征量的ICSO-SVM,证明了本文所提方法能提高变压器故障诊断准确率.

关键词：变压器、故障诊断、支持向量机、鸡群算法

所属期刊栏目：15

分类号：TM411(变压器、变流器及电抗器)

在线出版日期：2019-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：5-7