NGA优化SVM在电力变压器故障诊断中的应用

"基于NGA优化支持向量机的电力变压器故障诊断方法通过结合小生境遗传算法（NGA）和支持向量机（SVM），提升了电力变压器故障诊断的准确性。该方法利用小生境策略保持高适应度个体，以优化SVM参数，从而获得更好的分类性能。通过与其他优化算法的比较，证明了该方法在变压器故障数据分类上的优越性。" 本文主要探讨的是电力变压器故障诊断技术的改进方法，特别关注如何提高诊断准确率。支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习模型，尤其在处理小样本数据时表现出色。然而，SVM的性能很大程度上依赖于其参数的选择，如核函数类型、惩罚系数C和核参数γ等。因此，对SVM的参数优化是提升其性能的关键。 文中提出的方法采用了小生境遗传算法（NGA）来优化SVM的参数。小生境遗传算法是一种进化计算技术，通过模拟自然环境中的小生境现象，保持种群多样性，避免早熟并提高全局搜索能力。在NGA中，最佳保存策略允许适应度高的个体在进化过程中得以保留，使得算法更容易找到全局最优解，而不是过早收敛于局部最优。 NGA优化SVM的过程包括以下几个步骤： 1. 初始化种群：随机生成一组SVM参数组合。 2. 适应度评估：使用这些参数训练SVM，并在变压器故障数据集上进行分类，计算分类准确率作为适应度值。 3. 小生境操作：根据适应度值划分小生境，确保每个小生境内部的竞争压力。 4. 遗传操作：在每个小生境内执行选择、交叉和变异操作，生成新一代个体。 5. 最优保存：将每个小生境中适应度最高的个体保留到下一代。 6. 重复以上步骤，直至达到预设的迭代次数或满足停止条件。 通过与传统遗传算法优化的SVM和标准小生境遗传算法优化的SVM进行比较，该方法在电力变压器故障数据分类上的表现更优，体现了NGA在SVM参数优化中的优势。这不仅有助于提高故障诊断的精度，还能有效减少误诊和漏诊的可能性，对于保障电力系统的安全运行具有重要意义。 这篇研究工作强调了优化SVM在电力变压器故障诊断中的应用，特别是在结合小生境遗传算法后的性能提升。这种方法有望成为未来电力设备故障诊断技术的一个重要发展方向，为实际电力系统中的故障识别提供更加可靠和精准的工具。