最小二乘支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

"基于最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断" 在电力系统中，变压器作为关键设备，其安全运行至关重要。故障诊断是确保变压器正常工作的重要环节，而油中溶解气体分析则是诊断变压器绝缘故障的一种常用技术。溶解在变压器油中的特征气体可以反映设备内部的异常情况，如过热、局部放电等。本文主要探讨了如何利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）理论进行变压器故障的分类和诊断。 最小二乘支持向量机是一种基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的优化模型，它在处理非线性问题时表现出较高的准确性和泛化能力。在本研究中，LSSVM被用于建立变压器故障的分类模型，模型的输入是变压器油中五种主要的特征气体浓度，包括氢气、乙炔、乙烯、一氧化碳和二氧化碳，而输出则是变压器的七种可能状态，如正常、局部过热、内部放电等。选择径向基函数（Radial Basis Function, RBF）作为核函数，是因为RBF核能够有效地处理非线性关系，并且LSSVM的一对一多分类策略可以进一步提高分类的精确度。 实验结果显示，基于RBF核的LSSVM模型在变压器故障诊断中表现优秀，其准确率显著高于传统的IEC三比值法、改良三比值法以及人工神经网络（BP神经网络）。这些传统方法虽然在一定程度上能识别故障，但在面对复杂故障模式时，可能无法提供足够高的诊断准确率。LSSVM模型的优势在于其能够找到最优的决策边界，将数据点映射到高维空间并最大化类别之间的间隔，从而避免过拟合，提高模型的泛化性能。 此外，通过大量实例分析，该研究进一步验证了LSSVM模型的稳定性和可靠性。对于实际应用来说，这样的模型能够帮助电力部门及时发现和预防变压器的潜在故障，减少因故障导致的停电损失，保障电网的稳定运行。 总结来说，基于最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断方法结合了油中溶解气体分析的数据，通过科学的建模和优化算法，提高了故障诊断的准确性和效率。这种方法对于提升电力系统的维护水平和降低运维成本具有积极的意义。