改进AFSA算法提升变压器故障诊断SVM精度

本文主要探讨了"改进AFSA算法优化SVM的变压器故障诊断"这一主题，针对电力系统中变压器安全运行的重要性，提出了一个新颖的故障诊断方法。该方法利用支持向量机（SVM）作为基础分类器，结合改进的人工鱼群算法（AFSA）进行优化。原始AFSA存在搜索盲区、收敛速度慢以及最优解精度不高的问题，因此作者针对性地进行了算法改进。 改进的AFSA引入了柯西变异优化机制，增强了人工鱼的觅食行为，使其在搜索过程中更具探索性和适应性。同时，通过借鉴[t]分布变异的特点，对算法中的劣质个体鱼进行淘汰和再生，这有助于提高算法的寻优效率和解决方案的精确度。在优化过程中，特别关注SVM的核函数参数和惩罚系数，以优化模型性能，增强分类器的准确性和泛化能力。 此外，文章采用了决策导向无环图（DDAG）技术，构建了变压器故障诊断的多分类决策模型，使得诊断过程更为高效和精确。为了验证改进方法的有效性，研究者通过仿真实验将这种方法与传统的网格搜索法Grid-SVM、遗传算法优化的SVM（GA-SVM）以及粒子 swarm优化的SVM（PSO-SVM）进行了对比。实验结果显示，所提出的基于改进AFSA优化的SVM模型在变压器故障诊断方面的正确率显著高于其他方法，证明了其在实际应用中的优越性能。 这篇论文不仅提升了变压器故障诊断的准确性，而且展示了如何通过结合智能计算和进化算法优化传统机器学习模型，为电力系统的故障预防和维护提供了有力的技术支持。对于电力工程领域的研究人员和工程师来说，这篇研究具有重要的理论价值和实践指导意义。