基于HHO参数优化的SVM变压器故障诊断方法研究

赵丹; 马姗姗; 胡斌

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基于HHO参数优化的SVM变压器故障诊断方法研究

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为了提高变电信息系统中变压器故障诊断的准确率,针对变压器故障样本较少,采用类内类间距离的可分性测度和相关性分析法确定关键特征向量,将特征向量作为支持向量机的输入样本,建立SVM故障分类模型。分析了哈里斯鹰优化算法(HHO)和粒子群算法(PSO)的优缺点,提出了基于哈里斯鹰优化算法HHO优化支持向量机SVM模型的参数。最后,通过真实变压器故障数据进行实验仿真,结果表明所提出的变电站故障诊断方法能够有效识别故障类型,具有较高的准确率和收敛速度。

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来源
《电工技术》 |2022年第18期|164-168|共6页
作者
赵丹; 马姗姗; 胡斌;
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作者单位

许昌电气职业学院电气工程系;

许继电气股份有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电工保养、维修;
关键词
变压器; 支持向量机; 哈里斯鹰优化算法; 粒子群算法; 故障诊断;

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