基于灰模糊萤火虫算法优化的变压器故障诊断方法

摘要

本发明公开的基于灰模糊萤火虫算法优化的变压器故障诊断方法，具体步骤为：先用特征气体含量预测模块选取变压器五种特征气体含量有效数据序列，再用单变量时间序列灰模型得到五种特征气体自变量序列下一个时刻的特征气体预测值；对数据进行预处理；将特征气体编码序列作为训练样本的输入，将各输入对应的变压器故障类型作为输出构建IGSO-LM网络，利用IGSO算法对LM神经网络的权值和阈值优化；用经数据预处理后的变压器特征气体数据对网络进行训练，获取最优神经网权值和阈值构造压器故障诊断模型并判断变压器故障类型。本发明的变压器故障诊断方法解决了现有分析方法存在的变压器故障气体数据来源缺乏及结果准确度低的问题。