混沌序列改进GSA-SVM模型在电力变压器故障诊断中的应用

"基于改进GSA-SVM模型的电力变压器故障诊断" 电力变压器是电力系统中的关键设备，其安全稳定运行对整个电网的可靠性至关重要。随着电力行业的发展，变压器的规模和容量不断扩大，故障率也在逐渐增加，这要求更加精确和高效的故障诊断方法。传统的油中溶解气体分析（DGA）技术，如IEC三比值法、改良三比值法、四比值法和图解法等，虽然在一定程度上能够帮助识别变压器的异常状况，但它们存在一定的局限性，如适用条件限制和比值编码不完整等问题。 为了克服这些限制，研究者们开始转向智能算法，结合DGA诊断结果以提升诊断精度。其中，支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习模型，常被用于故障诊断。然而，标准的引力搜索算法（GSA）在优化SVM模型时可能会遇到收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。 针对这些问题，本文提出了混沌序列改进的GSA-SVM模型。首先，通过引入混沌序列，可以增加重力粒子的多样性，防止在训练过程中过早收敛至局部最优解。接着，改进的GSA算法用于优化SVM的参数，以提高模型的预测准确率。实证分析表明，该混沌序列改进的GSA-SVM模型在电力变压器故障诊断中展现出更优秀的泛化能力和更高的分类准确性。 这项工作为电力变压器的故障诊断提供了一种创新的解决方案，它结合了混沌理论和优化算法的优势，提升了基于DGA数据的智能诊断效果。这种技术的应用有助于电力企业更有效地监控和维护变压器，确保电力系统的稳定运行。未来的研究可能进一步探索其他混沌序列或优化算法，以持续优化故障诊断模型的性能。