论文部分内容阅读
为了提高变压器故障诊断正确率，提出一种免疫支持向量机混合智能诊断方法，首先将变压器故障分为放电性和过热性，然后用免疫聚类算法对所获取的数据进行预选取，加快模型参数的确定速度，利用支持向量机识别类内变压器故障，利用基于交叉验证的网格搜索法来确定支持向量基的参数。经过大量实例分析，并将其结果与神经网络方法进行对比，表明该算法具有较高的诊断精度。