基于GWO-KELM模型的变压器油纸套管典型绝缘故障辨识方法

摘要

油浸式套管是变压器的重要组成部件,其安全运行与整个电网的稳定性息息相关。分别制作零屏受潮、金属杂质、末屏破损和末屏未接地共4类套管内部或安装过程中的典型故障,利用现有检测手段,实现套管典型缺陷的故障特性分析。建立了适用于4类典型套管故障辨识的GWOKELM算法模型,通过灰狼优化后,KELM诊断正确率从75%上升至95.8%,得到了明显的提升。依据正确率和训练时间这2个指标,对优化后算法与传统机器学习算法的进行对比,结果表明:优化后的分类结果和训练时间均表现优异,灰狼优化后KELM仍然保持了高泛化、低计算复杂度的优点,在所搭建的故障分类案例中表现优异。