基于SSA-PNN与PCA特征重构的变压器故障诊断

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变压器在电网中扮演着关键的枢纽性角色,一旦出现故障,有可能出现区域性停电,从而给人民生产生活带来极大困扰。因此,研发一套稳定可靠的变压器故障诊断系统,对潜在变压器故障进行快速准确的诊断,保障变压器的安全运行,从而及时有效地遏制因变压器故障导致的电力事故势在必行。本文提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的变压器故障诊断方法。首先,鉴于传统的三比值法存在编码缺失、编码界限太过绝对等问题,采用无编码比值法对原始故障气体数据进行数据处理。虽然无编码比值法使故障信息更加齐全,但也导致模型的输入由原来IEC三比值法的3维度信息提高至9维度信息,导致故障数据存在较大的信息冗余,增加了模型的运算难度。为解决该问题,采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)成功将信息维度降维至5维,有效减少了信息冗余。其次,将概率神经网络应用于变压器故障诊断,考虑到平滑因子是直接影响PNN判断正确率的重要参数,且经常由人工随机赋值,从而导致PNN模型预测准确率不高,模型无法运行于最佳状态。针对此问题,本文采用麻雀搜索算法对PNN的平滑因子参数进行优化,择取最佳状态值赋给PNN模型,最终搭建了基于PCA-SSA-PNN的变压器故障诊断模型。为了验证基于PCA-SSA-PNN的变压器故障诊断模型的准确性,选择相同样本数据对经典PNN、经粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的PCA-PSO-PNN以及PCA-SSA-PNN三种模型分别进行测试,结果表明,基于PCA-SSA-PNN的变压器故障诊断模型诊断准确度更高,故障分类效果更好,为油浸式变压器的安全运行提供了良好的保障。
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