一种基于改进最小二乘支持向量机的变压器故障诊断方法研究

成亚玲; 谭爱平

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变压器是整个电力系统稳定、安全、可靠运行的关键设备，变压器的故障诊断对提高电力系统供电可靠性具有重要的意义。为及时发现变压器的潜在故障风险，提出了一种基于模拟退火算法（SA）优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）电力变压器故障诊断方法。利用SA算法对LSSVM诊断模型的正规则参数和核宽度参数进行优化，提高模型的分析精度。对比试验结果表明，提出的SA-LSSVM诊断方法可以准确有效地对变压器进行故障分析诊断，与传统的SVM和BP神经网络诊断方法相比，该方法具有更高的准确率。

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来源
《制造业自动化》 |2015年第20期|87-89|共3页
作者
成亚玲; 谭爱平;
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作者单位

湖南工业职业技术学院;

长沙 410208;

湖南工业职业技术学院;

长沙 410208;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类油浸式电力变压器;
关键词
变压器; 最小二乘支持向量机; 故障诊断; 模拟退火算法;

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