本文關(guān)鍵詞：參數(shù)尋優(yōu)支持向量機(jī)在基于光聲光譜法的變壓器故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：為了解決變壓器氣相色譜分析法故障診斷中存在的操作繁瑣、消耗待測(cè)氣體和載氣、檢測(cè)周期長(zhǎng)等缺點(diǎn),提出了利用光聲光譜技術(shù)檢測(cè)變壓器油中CH4,C2H2,C2H4,C2H6,H2五種特征氣體的含量并計(jì)算C2H2/C2H4,CH4/H2,C2H4/C2H6三對(duì)比值數(shù)據(jù)。將五種SVM類型和四種核函數(shù)采用交叉組合建立20種不同的支持向量機(jī)模型,并采用啟發(fā)式算法對(duì)于懲罰因子c和g的取值進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),以建立變壓器故障診斷準(zhǔn)確率最高、最快運(yùn)行速度的支持向量機(jī)模型。啟發(fā)式算法主要對(duì)比研究了粒子群算法和遺傳算法在尋優(yōu)精度與速度上的效果。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明C-SVC模型、RBF核函數(shù)、遺傳算法尋優(yōu)構(gòu)成的支持向量機(jī)模型對(duì)變壓器故障的診斷準(zhǔn)確率最高,測(cè)試集達(dá)到97.5%,訓(xùn)練集達(dá)到98.333 3%,并且遺傳算法的尋優(yōu)速度快于粒子群算法2倍左右。該方法具有操作簡(jiǎn)單、非接觸性測(cè)量、不消耗載氣、檢測(cè)周期短、穩(wěn)定性和靈敏度高等優(yōu)點(diǎn)�？梢源�?zhèn)鹘y(tǒng)的氣相色譜分析法進(jìn)行變壓器故障診斷,滿足變壓器故障診斷的實(shí)際工程需要。
【作者單位】： 北華大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所;
【關(guān)鍵詞】： 光聲光譜 支持向量機(jī) 粒子群算法 遺傳算法 變壓器 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(61308099) 吉林省教育廳“十二五”科技技術(shù)研究項(xiàng)目(2013178,2014206)資助
【分類號(hào)】：TP181;TM407
【正文快照】： 引言電力變壓器的可靠運(yùn)行是保障電力系統(tǒng)安全的關(guān)鍵,中華人民共和國(guó)電力行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《變壓器油中溶解氣體分析和判斷導(dǎo)則DL/T 722-2000》推薦的改良三比值法是目前國(guó)內(nèi)外分析變壓器潛伏性故障的最有效措施之一,它是通過(guò)測(cè)量變壓器油中特征氣體含量并根據(jù)特征氣體比值C2H2/C2H4,C

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 陳偉根;云玉新;潘，

本文編號(hào)：951318