基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断研究

高洁; 席先鹏

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基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断研究

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用LS-SVM(最小二乘支持向量机)建立分类模型对变压器进行故障诊断时,分类的准确度和可靠性不好.研究发现主要原因在于惩罚因子和核函数参数的选取.为了解决这个问题,提出了用和声搜索算法优化惩罚因子和核函数参数,并得到最优参数组.将最优参数组代入LS-SVM中对变压器进行模拟故障诊断,结果表明,优化后LS-SVM比优化前诊断结果更精确、可靠性更好.

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来源
《水电与新能源》 |2020年第9期|28-31|共4页
作者
高洁; 席先鹏;
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作者单位

湖北宣恩洞坪水电有限责任公司湖北宣恩 445000;

国网利川市供电公司湖北利川 445400;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类变压器：按作用性能分;
关键词
LS-SVM; 和声搜索算法; 变压器; 优化参数; 故障诊断;

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