【摘 要】
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在电力系统中,电力变压器有着重要的地位,一旦出现故障,轻则造成电网供电不稳定,重则造成严重的经济损失甚至危害人们的生命安全。因此需要研究一种快速准确的方法对电力变压器进行故障诊断,切实保障电力系统安全稳定的运行。油浸式变压器的故障诊断主要基于油中气体溶解分析（Dissolved Gas Analysis,DGA）数据。而随着人工智能技术的发展,基于支持向量机（Support Vector Mach
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在电力系统中,电力变压器有着重要的地位,一旦出现故障,轻则造成电网供电不稳定,重则造成严重的经济损失甚至危害人们的生命安全。因此需要研究一种快速准确的方法对电力变压器进行故障诊断,切实保障电力系统安全稳定的运行。油浸式变压器的故障诊断主要基于油中气体溶解分析（Dissolved Gas Analysis,DGA）数据。而随着人工智能技术的发展,基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的故障诊断技术被大量研究学者们所关注,但也存在DGA数据边界模糊及SVM超参数难以确定等缺点。本文针对上述不足,提出一种基于核主成分分析（Kernel-Principal Components Analysis,KPCA）及混合改进海鸥优化算法（Seagull optimization algorithm,SOA）优化支持向量机（TISOA-SVM）的电力变压器故障诊断方法。该方法首先考虑使用对于非线性数据有着较好特征提取效果的KPCA对DGA特征量进行处理,然后进一步提出TISOA对SVM超产生进行寻优,针对SOA的改进方法为以下三种:1)使用改进帐篷映射（MTent）代替原始的种群初始化方法,以提升海鸥初始种群的多样性;2)提出非线性惯性权重以提升SOA的寻优精度及效率;3)针对SOA原有觅食公式进行研究,创新性提出随机性双螺旋公式进一步提升SOA的寻优精度与收敛速度。其次为了验证TISOA的寻优性能,使用传统的23种基准测试函数以及CEC2015测试函数对及六种经典的元启发式算法以及TISOA进行测试以验证其寻优性能,结果表明,TISOA具有优秀的寻优性能。最终得到基于KPCA与TISOA-SVM的故障诊断方法,并与其余十种故障诊断模型一起进行实例分析。结果表明本文提出的方法诊断精度和效率较高,模型有效性与显著性较强。
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