公开(公告)号：CN109918720A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910082795.8

申请日：2019-01-23

申请人： 广西大学

发明人： 张镱议 ,  郑含博 ,  刘捷丰 ,  刘洋 ,  彭鸿博 ,  李昕 ,  房加珂 ,  王佳琪 ,  黄武枫

IPC分类号： G06F17/50 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于磷虾群优化支持向量机的变压器故障诊断方法，与电力变压器故障诊断技术领域有关。该发明通过对采集到的变压器油中溶解气体(DGA)全数据以及典型气体的比值进行归一化，并通过BPSO对DGA特征量进行优选，得到新的DGA特征量组合；然后采用KH优化算法优化SVM的惩罚因子C及核函数参数σ，构建能够稳定使用的支持向量机诊断模型，并采用该模型对电力变压器的油中溶解气体进行诊断，从而与专家经验得到的故障结果进行比较，进而得出最终的故障类型，实现了对变压器的运行状态的初步判断。