遗传算法优化支持向量机在变压器故障诊断中的应用

"这篇文章是2007年发表在《上海交通大学学报》上的一篇自然科学论文，由肖燕彩、陈秀海和未衡君共同撰写。文章探讨了遗传支持向量机（Genetic Support Vector Machine, GSVM）在电力变压器故障诊断中的应用，通过遗传算法优化支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的参数，以提高故障诊断的准确性。研究中选取了变压器油中5种关键特征气体作为输入，7种不同的变压器状态作为输出，采用径向基函数核（Radial Basis Function, RBF），并通过实验验证了该方法在寻找最优参数和诊断故障方面的有效性。" 本文的核心知识点包括： 1. **支持向量机（SVM）**：SVM是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析，以其优秀的泛化能力和处理小样本数据的能力而闻名。在文中，它被用于电力变压器故障的识别。 2. **遗传算法（Genetic Algorithm, GA）**：这是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，用于在问题的解决方案空间中搜索最优解。在这里，遗传算法被用来优化SVM的参数，如惩罚系数C和核函数的宽度γ，以提高模型的性能。 3. **径向基核函数（RBF）**：RBF是一种常用的非线性核函数，它将低维特征空间映射到高维特征空间，使得原本线性不可分的数据变得可分。在电力变压器故障诊断中，使用RBF核函数可以处理特征气体浓度与故障状态之间的复杂关系。 4. **溶解气体分析（DGA）**：DGA是电力变压器故障检测的一种重要方法，通过分析变压器油中产生的特征气体（如氢气、乙炔等）来判断变压器的绝缘状况和潜在故障。 5. **故障诊断**：在电力系统中，变压器的健康状态对整个系统的稳定运行至关重要。文中提出的GSVM方法能够更准确地识别不同类型的变压器故障，从而实现及时维修和预防性的维护。 6. **参数优化**：通过遗传算法，研究者能够在较宽的参数范围内找到SVM的最优参数组合，这有助于提升模型的预测精度和诊断效率。 这篇论文展示了如何利用遗传算法优化支持向量机参数，进而提高基于溶解气体分析的电力变压器故障诊断的准确性和效率，为电力行业的设备维护提供了科学的决策支持。