文献类型：期刊文章

作　　者：郑业爽[1] 李世春[2] 鲁玲[2]

ZHENG Yeshuang;LI Shichun;LU Ling(College of Science and Technology,China Three Gorges University,Yichang 443002,China;College of Electrical Engineering and New Energy,China Three Gorges University,Yichang 443002,China)

机构地区：[1]三峡大学科技学院,湖北宜昌443002 [2]三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002

出　　处：《智慧电力》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51907104)。

年　　份：2023

卷　　号：51

期　　号：2

起止页码：38-44

语　　种：中文

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

摘　　要：针对由支持向量机(SVM)参数难以确定而导致的变压器故障诊断精度低及海鸥优化算法(SOA)易陷入局部寻优的问题,提出一种多策略改进海鸥优化算法(ISOA)优化SVM的变压器故障诊断方法。首先,提出一种多策略的改进方法来全方面提升SOA的寻优性能;然后,利用ISOA对SVM内部参数进行优化,构建基于ISOASVM的变压器故障诊断模型;最后,将油中气体溶解分析(DGA)数据的特征提取结果输入到ISOA-SVM模型中进行变压器故障诊断。实例分析表明,所提ISOA-SVM模型诊断精度更优。

关 键 词：变压器 故障诊断 多策略改进方法  海鸥优化算法  支持向量机

分 类 号：TM411]