基于蜻蜓算法和支持向量机的变压器故障诊断 |
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引用本文: | 傅军栋,陈俐,康水华,冯奕轩.基于蜻蜓算法和支持向量机的变压器故障诊断[J].华东交通大学学报,2016(4):103-112. |
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作者姓名: | 傅军栋 陈俐 康水华 冯奕轩 |
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作者单位: | 华东交通大学电气与自动化工程学院 |
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摘 要: | 电力变压器作为电力系统中变换电压、输送电能、分配电能的重要电力设备,其运行状态直接影响到电网的运行安全。为了提高故障诊断的准确率,提出了一种基于蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的变压器故障诊断方法。利用蜻蜓算法DA对SVM分类器参数进行优化且以SVM分类预测准确率最大为其适应度函数。变压器故障诊断实例仿真结果分析表明:基于蜻蜓算法的DA-SVM支持向量机的变压器故障诊断与交叉验证法CV-SVM,基于遗传算法的GA-SVM,基于粒子群算法的PSO-SVM相比较,在变压器故障诊断中具有故障诊断准确率高,全局寻优能力强,收敛速度快,且稳定性好的优越性。
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关 键 词: | 蜻蜓算法 支持向量机 变压器 故障诊断 |
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