基于改进麻雀算法-支持向量机的输电线路故障诊断

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建立了一种数据驱动的输电线路雷击故障分类诊断模型,提出了改进的麻雀搜索算法优化支持向量机参数的方法,并实现输电线路雷击故障分类诊断.利用自适应t分布算法改进麻雀搜索算法,克服了麻雀搜索算法易陷入局部最优的缺点,从而提高麻雀搜索方法优化能力.利用改进后的算法对SVM(支持向量机)参数进行寻优,提高分类准确率.利用输电线路故障分析与雷电定位系统数据,选取关键故障特征构成样本数据集,利用tSSA-SVM(自适应t分布改进的麻雀搜索算法-支持向量机)构建输电线路故障诊断分类模型.实例分析表明,该模型可有效实现基于数据分析的输电线路雷击故障诊断分类,所提算法应用于故障诊断分类的准确率优于经典SVM,而且算法效率显著优于PSO-SVM(粒子群算法-支持向量机)故障诊断分类算法.
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