基于NGA优化支持向量机的电力变压器故障诊断

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1、第22卷第8期电子设计工程2014年4月Vol_22No．8ElectronicDesignEngineeringADr．2014基于NGA优化支持向量机的电力变压器故障诊断翟旭，屈宝存(辽宁石油化工大学信息与控制工程学院，辽宁抚顺113001)摘要：为提高电力变压器故障诊断的准确性，提出一种支持向量机(Suppo~VectorMachines，SVM)的故障诊断方法。该方法用添加最优保存策略的小生境策遗传算法对SVM进行参数优化，确保种群中适应度高的个体能被保留到下一代．使优化对象比较容易稳定，以得到

2、更优良的个体，提高诊断精度。通过与遗传算法优化SVM及标准小生境遗传算法优化SVM的诊断结果相比较，根据对比结果表明：所提方法对变压器故障数据的分类辨识效果更好。关键词：故障诊断；电力变压器；支持向量机；小生境遗传算法；核函数中图分类号：TN702文献标识码：A文章编号：1674—6236(2O14)08一Ol65—04PowertransformerfaultdiagnosisbasedonsupportvectormachinewithNGAZHAIXu，QUBao-curt(CollegeofIn

3、formationandControlEngineering，LiaoningShihuaUniversity，Fushun113001，China)Abstract：Inordertoimprovetheaccuracyoffaultdiagnosisofpowertransformer，theSuppo~VectorMachine(SVM)wasappliedtoitsfaultdiagnosis．ThenichegeneticalgorithmcombinedwithElitepreservati

4、onisusedtooptimizetheparametersofSVM．Toensurethatthepopulationofindividualswiththehighestfitnesscanberetainedtothenextgeneration．Inordertoobtaintheexcellentindividuals，andmaketheoptimizationobjectmorestable．Appliedthismethodtothetransformerfaultdiagnosis

5、，andcomparedwiththediagnosisresultsofotheralgorithms．Theresultsshowthat，thismethodhasbetteridentificationeffectontransformerfaultdiagnosis．‘Keywords：faultdiagnosis；power~ansformer；suppo~vectormachine；nichegeneticalgorithm；kernelfunction变压器是电力系统中常见的设备之一，对

6、系统的安全性所有最优解。在遗传算法基础上发展而来的小生境遗传算法有很大程度的影响。因此，研究变压器的故障诊断技术具有有发现多个最优解的能力，改善了遗传算法的全局搜索能极其重要的意义。溶解气体分析(DGA)技术是对油浸式变压力。在此将小生境遗传算法优化的支持向量机应用到电力变器早期潜伏性故障诊断的重要手段，变压器故障类型与其油压器的故障诊断中．以提高变压器故障诊断的正判率。中特征气体H2、CH4、C2H6、C2H和C2H的体积分数及其比值1支持向量机【SupportVectorMacllines，SVM)

7、有着密切关系．通过对这几种特征气体体积分数或其比值关系的分析。就能找出变压器内部存在的潜伏性故障[¨。1．1支持向量机原理近年来不少智能算法应用到了变压器的故障诊断中。如SVM分类器进行数据分类的主要思想是：通过非线性文献【2】将基于DGA的BP神经网络应用于电力变压器故障诊映射函数(·)把数据样本映射到高维特征空间，再在高维断中，但人工神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极值等问特征空间中求得最优分类面来分离训练样本点，使得训练题，这些问题对其实用性造成影响。文献【3】提出了基于贝叶斯样本点与最优分离面

8、距离最大化。SVM进行分类的基本步理论和DGA结合的变压器智能故障诊断方法。而贝叶斯网络骤如下阍：需要大量样本数据，这对应用造成一些不必要的麻烦。文献『41Stypel：首先确定训练样本：利用支持向量机对变压器进行故障诊断．实例验证表明，该方Z’_{(-，Y)，(2，Yz)，⋯，(l，Yz)l(1)法能达到较高的变压器故障诊断准确率．支持向量机能有效其中：∈R，∈卜1，1)，i=1，2，．．．，f，n为样本空间维数。的解决小样本、过拟合、非