基于灰狼优化算法优化支持向量机的变压器故障诊断方法

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为了能够解决传统人工经验方法准确率低、智能算法中存在的适用性不强等问题,针对支持向量机受到惩罚系数和核函数的敏感性,提出一种变压器诊断模型,该模型利用三对比值作为特征输入,利用灰狼优化算法优化支持向量机的惩罚系数和核函数,并利用优化后的参数模型去对变压器进行故障诊断.实验结果表明,支持向量机模型预测的准确率为90%,而基于灰狼优化算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型的准确率达到100%,预测准确率比支持向量机的高,有效地实现了对变压器故障的诊断,给变压器故障诊断提供了一种可借鉴的方法.
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