基于布谷鸟算法和支持向量机的变压器故障诊断

电力变压器是电力系统运行中的重要设备之一,对故障和缺陷进行正确的诊断,关系到整个电网的运行安全。支持向量机(SVM)能够较好地解决小样本、非线性特征的多分类问题,适用于变压器故障类型判断。利用布谷鸟搜索算法,对支持向量机进行寻优得到全局最优解,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型。该分类模型将变压器油色谱数据(DGA)中各气体相对含量作为评估指标,将变压器的故障分为低能放电、高能放电、中低温过热、高温过热等4个故障类型。通过已有的数据实例分析得出,利用布谷鸟搜索算法得到的分类模型比常用的网格搜索算法(GS)、粒子群搜索算法(PSO)、遗传算法搜索(GA)等算法得到的模型拟合准确率更好。