基于改进多分类概率SVM模型的变压器故障诊断

摘要

针对电力变压器内部结构复杂,故障类型繁多,难以实现故障准确有效诊断的问题.提出k近邻及改进多分类概率支持向量机对电力变压器进行多分类故障诊断的方法.首先,采用有向无环图的形式对变压器各种故障进行归类,进而利用k近邻算法对故障大类进行预分类,缩小故障所属类别,降低了后续多分类模型的构建复杂度.然后,以预分类后的类别样本数据作为输入,训练OVO-SVMs分类器,以概率的形式输出隶属各类的概率矩阵,并用改进OVR-SVMs分类器的概率输出作为概率矩阵中各元素的权重系数,对概率矩阵进行更新、修正,提高故障诊断正确率及可靠性.实际诊断结果显示,所提出的方法与IEC三比值法和传统的多分类支持向量机相比,在故障诊断范围、故障诊断正确率和故障诊断效率上均有所提高.