参数寻优支持向量机在基于光声光谱法的变压器故障诊断中的应用

发布时间：2017-10-01 00:29

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【摘要】：为了解决变压器气相色谱分析法故障诊断中存在的操作繁琐、消耗待测气体和载气、检测周期长等缺点,提出了利用光声光谱技术检测变压器油中CH4,C2H2,C2H4,C2H6,H2五种特征气体的含量并计算C2H2/C2H4,CH4/H2,C2H4/C2H6三对比值数据。将五种SVM类型和四种核函数采用交叉组合建立20种不同的支持向量机模型,并采用启发式算法对于惩罚因子c和g的取值进行参数寻优,以建立变压器故障诊断准确率最高、最快运行速度的支持向量机模型。启发式算法主要对比研究了粒子群算法和遗传算法在寻优精度与速度上的效果。仿真实验结果表明C-SVC模型、RBF核函数、遗传算法寻优构成的支持向量机模型对变压器故障的诊断准确率最高,测试集达到97.5%,训练集达到98.333 3%,并且遗传算法的寻优速度快于粒子群算法2倍左右。该方法具有操作简单、非接触性测量、不消耗载气、检测周期短、稳定性和灵敏度高等优点。可以代替传统的气相色谱分析法进行变压器故障诊断,满足变压器故障诊断的实际工程需要。
【作者单位】： 北华大学电气信息工程学院;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;
【关键词】： 光声光谱 支持向量机 粒子群算法 遗传算法 变压器 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金项目(61308099) 吉林省教育厅“十二五”科技技术研究项目(2013178,2014206)资助
【分类号】：TP181;TM407
【正文快照】： 引言电力变压器的可靠运行是保障电力系统安全的关键,中华人民共和国电力行业标准《变压器油中溶解气体分析和判断导则DL/T 722-2000》推荐的改良三比值法是目前国内外分析变压器潜伏性故障的最有效措施之一,它是通过测量变压器油中特征气体含量并根据特征气体比值C2H2/C2H4,C

【参考文献】

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1 陈伟根;云玉新;潘，

本文编号：951318