文献类型：期刊文章

作　　者：李俊[1] 冯俊杰[1] 武文吉[1] 刘迎澍[2]

Li Jun;Feng Junjie;Wu Wenji;Liu Yingshu(Maintenance Branch Company,State Grid Shanxi Electric Power Company,Taiyuan 030032,China.;School of Electrical and Information Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China)

机构地区：[1]国网山西省电力公司检修分公司,太原030032 [2]天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072

出　　处：《电测与仪表》

年　　份：2022

卷　　号：59

期　　号：3

起止页码：131-135

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了高效完成电力变压器故障诊断,引入萤火虫算法(FA),利用混沌优化理论和自适应变步长机制对算法进行改进,提高算法的收敛速度和精度,并将改进萤火虫算法(IFA)和支持向量机(SVM)理论相结合构造变压器故障诊断方法。该方法利用IFA选择合适的SVM参数,同时结合二叉树方法构造多分类SVM进行变压器故障类型识别。变压器故障诊断实例仿真结果表明,IFA的收敛性和寻优能力较FA、粒子群算法(PSO)更好,且优化后的变压器故障诊断模型具有更高的准确率。

关 键 词：改进萤火虫算法  支持向量机 二叉树 变压器 故障诊断

分 类 号：TM421]