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《基于细菌觅食算法优化电力变压器故障诊断技术》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、基于细菌觅食算法优化的电力变压器故障诊断技术董方旭1，咸日常1，咸日明2，李文强3，马雪锋3（1.山东理工大学电气与电子工程学院，山东淄博255000；2.山东汇能电气有限公司，山东淄博255000；3.山东省计量科学研究院，山东济南255014）摘要：针对支持向量机（SVM）分类性能受参数影响，且最优参数难以获取这一问题，提出一种基于细菌觅食算法（BFA）的电力变压器故障诊断模型的参数寻优方法。该方法以电力变压器油中特征气体含量作为状态评价样本，通过BFA寻找全局最优SVM参数解，构建k-折平均分类准确率目标函数，建立
2、变压器故障诊断模型。仿真结果表明，BFA对SVM最优参数的选取较遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）更迅速，且优化后的SVM电力变压器故障诊断模型具有更高的精确度；利用BFA优化方法建立的SVM电力变压器状态诊断模型，对IEC三比值法中无法判断的数据也可进行精确诊断。最后，通过实例分析，验证了方法的有效性。关键词：细菌觅食算法；支持向量机；参数优化；电力变压器；油中色谱分析；故障诊断中图分类号：TM406文献标识码：B文章编号：1001-1390（2018）00-0000-00Faultdiagnosistechnol
3、ogyofpowertransformerbasedonbacterialforagingalgorithmoptimizationDongFangxu1,XianRichang1,XianRiming2,LiWenqiang3,MaXuefeng3(1.SchoolofElectricalandElectronicEngineering,ShandongUniversityofTechnology,Zibo255000,Shandong,China.2.ShandongHuinengElectricCo.,Ltd.,.
4、,Zibo255000,Shandong255000,China.3.ShandongInstituteofMetrology,Jinan255014,China)Abstract：:AimingattheproblemsthattheclassificationperformanceofSVMisaffectedbyparametersandtheoptimalparametersaredifficulttoobtain,aparameteroptimizationmethodbasedonbacterialforag
5、ingalgorithm(BFA)forfaultdiagnosismodelofpowertransformerfaultdiagnosismodelisproposedinthispaper.Thegascontentsoftransformeroilwerecollectedasevaluationsamples,thebestglobaloptimalsolutionofSVMwassearchedbyBFA,theobjectivefunctionofk-foldaverageclassificationacc
6、uracyratewasconstructed,andthefaultanalysisdiagnosismodelofoptimalSVMpowertransformerwereestablished.ThesimulationresultsshowthattheselectionofSVMoptimalparametersbyBFAismorerapidthanthatbyusinggeneticalgorithm(GA)andparticleswarmoptimization(PSO),andtheoptimized
7、SVMpowertransformerfaultdiagnosismodelhashigheraccuracy.TheSVMstatediagnosismodelofpowertransformerwhichisestablishedbyBFAoptimizationmethodcanaccuratelydiagnosethedatathatcannotbediagnosedbyIECthreeratiomethodmethods.Finally,theeffectivenessoftheproposedmethodis
8、verifiedbyanexampleanalysis.Keywords：:bacterialforagingalgorithm,supportvectormachine,parameteroptimization,powertransformerdissolved,gasanalysis,faultdiagnosi
