支持向量机在变压器故障诊断中的应用研究

《支持向量机在变压器故障诊断中的应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、支持向量机在变压器故障诊断中的应用研究杜文霞。等支持向量机在变压器故障诊断中的应用研究ResearchonApplicationofSupportVectorMachineinFaultDiagnosisofTransformer牲支霞吕镥饧傻华(河北师范犬学职业技术学院，河北石家庄050091)摘要：变压器是电力系统的重要设备．其工作状态直接影响电网的稳定性。因此。研究变压器故障诊断技术以及如何提高变压器的运行维护水平具有重要的意义。经过大量的实践发现．常用的三比值法存在缺编码、编码边界过于绝对和故障诊断准确率不理想等缺陷。为弥补上述不足，提出了基于支

2、持向量机的变压器故障诊断方法。诊断实例表明，采用该方法进行变压器故障诊断准确率得到较大提高。关键词：故障诊断变压器三比值法支持向量机回归算法中图分类号：U226．8+I文献标志码：AAbstract：Transformerisoneoftheimportantequipmentinelectricpowersystem-itsoperationstatus血优吐yaffectsthestabilityofpower鲥d．Therefore。itissignificanttoresearchthetechniqueoftransformerfaultdia

3、gnosisandimprovethelevelofoperationandmaintenance．Basedontremendousamountofpractice。itisfoundthatinsufficienciesexistinthecommonlyusedthree-ratiomethod-e．g．incompleteeneo-cling，ab∞hteencodingboundaries-andthenotaccurateresultoffaultdiagnosis．Inordertomakeupaboveweakness。thediagno

4、sismethodbasedonsupportvectormachineisproposed．Theexperimentalresultsshowthattheaccuracyoffaultdiagnosisisgreatlyenhanced．Keywords：FaultdiagnosisTransformerThree—ratiomethodSupportvectormachineRegressionalgorithm0引言在电气设备故障中，变压器的故障率最高，因此研究变压器故障诊断技术、提高变压器的运行维护水平具有重要的现实意义。在变压器的故障诊断中

5、，油中溶解气体分析(dissolvedgasanalysis，DGA)被公认为是一种探测变压器故障的有效手段⋯。目前，利用DGA数据来诊断变压器故障的方法主要有三比值法和改良三比值法等，但存在缺编码、编码边界过于绝对和故障诊断的准确率不是很理想等不足。因此，有必要探索新的方法，以进一步提高变压器故障诊断的准确率。支持向量机(supportvectormachine，SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法。该方法具有学习速度快、全局最优和推广能力强等优点呤。4J。最小二乘支持向量机(1eastsquaresup-portvectorm

6、achine，LS．SVM)是将传统支持向量机训国家自然科学基金赍助项目(蝙号：60974063)；河北省教育厅基金资助项目(编号：2006439)；河北省教育厅科研计划基金资助项目(鳊号：Z20lOl53)；河北师范大学青年基金资助项目(缡号：1．2008Q18)。修改稿收到日期：2010—09—26。第一作者杜文霞，女，1973年生，现为燕山大学控制科学与工程专业在读博士研究生，讲师；主要从事人工智能与故障诊断等方面的研究。<自动化仪表》第32卷第6期2011年6月练中的二次规划问题转化成线性方程组问题，降低了计算的复杂性，且加快了计算的速度，极大地

7、促进了支持向量机更广泛的应用‘5。10】。1LS—SVM回归算法选用一非线性映射咖(·)，把给定的训练样本集(髫；，yi)(i=1，2，⋯，Z)从原空间映射到一个高维特征空间咖(石)=[咖(名。)，咖(菇：)，⋯，币(吒)，⋯，咖(≈)]，在这个高维特征空间中，构造最优决策函数：，，(茗；)=n咖(菇；)+bi=1，2，⋯，Z(1)式中：聋；∈R“为样本输入；，，；∈R为样本输出。从而使非线性估计函数转化为高维特征空间中的线性估计函数，则利用结构最小化原则，即可寻找参数∞、b。最小二乘支持向量机Ls．SVM的优化问题为：rainJ(to，亭)=下I∞T∞

8、+jtC；‘毋(2)‘●‘一1约束条件为：，，i=∞1咖(髫i)+b+孝‘i=1