基于改进GSA-SVM模型的电力变压器故障诊断.pdf

基于改进GSA-SVM模型的电力变压器故障诊断 本文讨论了基于改进GSA-SVM模型的电力变压器故障诊断技术。随着我国电网规模、装机容量与发电量的不断增加，电力变压器数量日益增多、单台容量不断增大，其故障率也呈上升趋势，已逐步威胁到整个电力系统的稳定运行。 为提高电力变压器故障诊断精度，避免传统引力搜索算法（GSA）自身收敛速度慢且易陷入局部最优区等不足，本文提出了一种利用混沌序列改进GSA的支持向量机（SVM）模型。该模型首先利用混沌序列来增加重力粒子的多样性，避免在其训练时陷入局部最优区，然后利用改进的GSA算法来优化SVM模型自身的参数，从而提升该模型的预测准确率。 本文对基于改进GSA-SVM模型的电力变压器故障诊断技术进行了详细的分析和讨论，结果表明该模型有着更好的泛化能力以及更高的分类准确率。该模型的提出将有助于提高电力变压器故障诊断的精度和效率，保障电网安全运转。 知识点： 1.GSA-SVM模型：基于改进的GSA算法和支持向量机（SVM）模型的电力变压器故障诊断技术。 2.混沌序列：一种增加重力粒子多样性的方法，用于避免陷入局部最优区。 3.支持向量机（SVM）：一种常用的机器学习算法，用于分类和回归分析。 4.电力变压器故障诊断：电力系统中电力变压器的故障诊断技术，用于保障电网安全运转。 5.改进GSA算法：一种提高GSA算法收敛速度和避免陷入局部最优区的方法。 6.电网安全运转：电力系统中电网的安全运转状态，保障电网稳定运行的关键。 7.电力变压器数量增加：随着我国电网规模、装机容量与发电量的不断增加，电力变压器数量日益增多、单台容量不断增大。 8.DGA技术：油中溶解气体分析技术，用于电力变压器故障诊断。 9.传统诊断方法：IEC三比值法、改良三比值法、四比值法及图解法等传统电力变压器故障诊断方法。 10.智能算法：机器学习和人工智能领域中使用的算法，用于电力变压器故障诊断和其他智能应用。 11.电力企业生产技术工作：电力企业中生产技术工作的核心内容，包括电力变压器故障诊断等。 12.混沌理论：研究混沌系统和混沌现象的理论，用于电力变压器故障诊断和其他领域。