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1、基于PSO和SVM的牵引变压器绝缘故障诊断:为提高牵引变压器绝缘故障诊断的正确性，在分析其负荷特征和特征气体产生机理的基础上，针对其故障特点提出基于粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的牵引变压器绝缘故障诊断方法根据罗杰斯比值法将变压器状态分为12种故障模式;用PSO算法优化SVM参数，充分发挥SVM具有较高泛化能力的优势试验表明该方法能快速、准确地找到相应的优化参数，存效进行牵引变压器绝缘的故障诊断关键词：牵引变压器；故障诊断；特征气体；粒子群优化；支持向量
2、机:TM855:AInsulationfaultdiagnosisfortractiontransformerbasedonPSOandSVMFANGKe,SUYanjun,HUANGYouwen(ElectricAutomationResearchInstitute,ZhuhaiCollege,JinanUniv.,ZhuhaiGuangdong519070,China)Abstract:Toimprovetheaccuracyofinsulationfaultdiagnosisfortractiontransformer,accordingtoitsfaul
3、tcharacteristics,aninsulationfaultdiagnosismethodbasedonParticleSwarmOptimization(PSO)algorithmandSupportVectorMachine(SVM)ispresentedbyanalyzingtheloadcharacteristicsoftractiontransformerandthegenerationmechanismofcharacteristicgasesThetransformerstatesareclassifiedintotwelvekindsof
4、faultpatternsbyusingRogersratiomethod;PSOalgorithmisappliedtooptimizeSVMparameters,soastobringSVM’sadvantageofhighgeneralizationabilityintofullplayThctestindicatesthatthemethodcanbeusedtodeterminethecorrespondingoptimizationparametersquicklyandaccurately,andthusthefaultdiagnosisfortr
5、actiontransformercanbecarriedouteffectively.Keywords:tractiontransformer;faultdiagnosis;characteristicgas;particleswarmoptimization;supportvectormachine0引言铁路提速和客运专线的建成对牵引供电的可靠性提出更高要求，而牵引供电设备的绝缘性对其有重要影响.同时,列车运行密度不断增大，牵引负荷对牵引变压器等设备的绝缘冲击次数进一步增多，可能对绝缘造成更大破坏.牵引变压器作为牵引供电系统的核心设备,影响着整个供电系统的安
6、全运行.电气化铁道使用的牵引变压器不同于普通电力变压器，具存负载幅值变化大、平均负荷率低、负载周期变化频繁、随机性强和非线性等特点.在牵引变压器内部，由油、油纸和纸板组成的绝缘结构，巾于受频繁的牵引负荷冲击，在发生热故障、放电性故障或油、纸老化时会产生多种气体，如⑶，C0??2,Cll??4和11??2等.变压器油中溶解气体分析(DissolvedGas,in,oilAnalysis,DGA)方法是常见的变压器故障诊断方法，它借助于油中溶解气体类型与内部故障的对应关系，采用色相色谱仪分析溶解于油中的气体,根据气体的组分和各种气体的含量判断变压器内部有无异常情况，
7、诊断其故障类型、大概部位、严重程度和发展趋势等，能发现用电器试验不易发现的潜伏性故障，有效地进行早期和实时的诊断.目前，利用DGA原理诊断变压器故障的方法较多，最基本的是国际电工委员会(InternationalElectrotechnicalCommission,IEC)提出的三比值法，但大量的统计资料表明，三比值法对充油变压器导电回路和磁回路的铁心多点接地等过热故障的判断准确度不很高，因此在三比值法的基础上提出四比值法，即罗杰斯比值法.近年来，随着机器学习的兴起，许多学者致力于用模糊理论、神经网络和专家系统等方法对变压器进行故障诊断，取得一定的效果.支持向量
8、机(SupportVec
