帝国殖民竞争算法优化支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

"基于帝国殖民竞争算法优化支持向量机的电力变压器故障诊断模型" 本文介绍了一种创新的电力变压器故障诊断方法，该方法利用帝国殖民竞争算法（ICA）优化支持向量机（SVM）。在电力系统中，电力变压器扮演着至关重要的角色，其健康状态直接影响电力系统的稳定运行。故障诊断技术对于及时发现并处理潜在问题，防止大面积停电和经济损失至关重要。 传统的故障诊断方法，如油中溶解气体分析（DGA），虽然有效，但存在局限性，例如比值边界过于绝对，易受变压器电压等级影响，可能导致误判。为克服这些局限性，研究人员转向了更先进的技术，如小波分析、专家系统和人工神经网络。然而，神经网络易过拟合，限制了其实用性。 支持向量机(SVM)作为一种监督学习模型，因其高训练效率、强泛化能力和避免局部最优的特性，在故障诊断中显示出优势。然而，SVM的性能很大程度上取决于其核函数选择和参数设定，这也是研究的关键难点。帝国殖民竞争算法（ICA）作为一种智能优化算法，基于帝国主义殖民竞争的原理，能有效搜索全局最优解，且在运算时间和优化性能上表现出色。 文章中，研究者首先对支持向量机进行非线性和多分类转换，构建了k-折平均分类准确率目标函数，然后用帝国殖民竞争算法来优化SVM的核函数参数。通过交叉验证，该模型在变压器故障诊断中的表现优于标准SVM和粒子群优化算法优化的SVM。平均测试准确率分别达到77.08%，57.97%和61.96%，证明了所提模型的有效性。 为了进一步验证模型的泛化能力，研究者使用了UCI基准数据集进行分类测试。测试结果表明，帝国殖民竞争算法优化的支持向量机模型在解决分类问题上具有良好的适应性，为电力变压器故障诊断提供了更可靠的方法。这一方法的提出，不仅提升了诊断准确性，也为电力CPS的安全性研究提供了新的思路和技术支持。