基于遗传优化支持向量机的变压器故障诊断

摘要

电力变压器作为电力系统中的关键电力设备，其运行状态和电网的安全可靠运行息息相关，受到国内外研究者的广泛关注。对于电力变压器的故障诊断，工程实践中广泛采用的是油中溶解气体法，它对于发现变压器的潜伏性故障非常有效，然而由于电力变压器的故障样本比较少，属于小样本数据，而支持向量机对于处理小样本数据情况下的分类问题非常有效，因此文章结合支持向量机、油中溶解气体法来建立变压器故障诊断模型，另外支持向量机的核函数参数g和惩罚因子C对变压器故障诊断模型的诊断效果有重要影响，所以文章还利用遗传算法来找出最优的参数，从而使其具有最佳的诊断性能。