基于油中溶解气体分析的ISSA优化LSSVM变压器故障诊断研究

文档名：基于油中溶解气体分析的ISSA优化LSSVM变压器故障诊断研究
摘要：为了提升变压器故障诊断的准确率,提出一种基于等规度映射(Isomap)与改进樽海鞘群算法(ISSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的变压器故障诊断方法.首先,基于油中溶解气体分析技术,构建14种能够反映变压器运行状态的故障特征,并结合Isomap对样本数据进行维数约减,消除变量信息之间的冗余数据;然后结合半数均匀初始化、混合反向学习策略和非线性递减权重因子策略对樽海鞘群算法(SSA)进行改进,并通过5个基准测试函数与原始SSA、粒子群算法(PSO)、正弦余弦算法(SCA)进行对比,证明其寻优能力和分类精度均有较大提高;最后用ISSA算法动态寻优LSSVM的惩罚参数γ和核函数参数σ,获取基于Isomap与ISSA-LSSVM相结合的故障诊断模型,并与PSO-LSSVM、SSA-LSSVM、SCA-LSSVM做对比实验,诊断精度分别为90.83%、81.67%、83.33%、80%.结果证明,所提方法能够有效地增强变压器故障诊断的性能.

作者：李雷军   吴超   付华   齐致   王久阳 Author：LILeijun   WUChao   FUHua   QIZhi   WANGJiuyang
作者单位：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105;中国科学院电工研究所,北京100190辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105国网葫芦岛供电公司,辽宁葫芦岛125105
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2023, 42(10)
分类号：TM41
关键词：故障诊断  变压器  等规度映射  SSA算法  LSSVM  
Keywords：troubleshooting  transformer  isometricmapping  SSAalgorithm  LSSVM  
机标分类号：TP301.6TP181TP27
在线出版日期：2023年11月6日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，辽宁省高等学校国(境)外培养项目，辽宁省教育厅科技项目，辽宁省高等学校基本科研项目基于油中溶解气体分析的ISSA优化LSSVM变压器故障诊断研究[
期刊论文]  电工电能新技术--2023, 42(10)李雷军  吴超  付华  齐致  王久阳为了提升变压器故障诊断的准确率,提出一种基于等规度映射(Isomap)与改进樽海鞘群算法(ISSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的变压器故障诊断方法.首先,基于油中溶解气体分析技术,构建14种能够反映变压器运行状态的故障...参考文献和引证文献
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2024-12-14 11:32 上传 基于油中溶解气体分析的ISSA优化LSSVM变压器故障诊断研究.pdf

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