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期刊號： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于VNWOA-LSSVM變壓器故障診斷方法研究

來源：電工電氣發(fā)布時間：2022-12-22 12:22 瀏覽次數(shù)：362

基于VNWOA-LSSVM變壓器故障診斷方法研究

張兆坤1，楊國華1,2，張佳豪1，楊曉偉1，張云飛1
(1 寧夏大學(xué) 物理與電子電氣工程學(xué)院，寧夏 銀川 750021；
2 寧夏電力能源安全重點實驗室，寧夏 銀川 750004)
 
    摘 要：為進(jìn)一步提高變壓器故障診斷的準(zhǔn)確性，提出了一種基于馮洛伊曼拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化鯨魚算法 (VNWOA) 與最小二乘支持向量機(jī) (LSSVM) 相結(jié)合的變壓器故障診斷方法。利用馮洛伊曼拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的原理來改進(jìn)鯨魚算法，通過為每個鯨魚個體構(gòu)造 VN 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，提高鯨魚算法的收斂速度和尋優(yōu)精度；利用 VNWOA 得到 LSSVM 的核函數(shù)參數(shù)和懲罰系數(shù)的最優(yōu)解并構(gòu)建 VNWOA-LSSVM 診斷模型；引入收集到的 260 例油浸式變壓器 DGA 數(shù)據(jù)進(jìn)行實例分析。結(jié)果表明，與其他診斷模型相比，VNWOA-LSSVM 診斷模型有著更高的準(zhǔn)確率，診斷效果更好。
    關(guān)鍵詞： 變壓器故障診斷；馮洛伊曼拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化鯨魚算法；最小二乘支持向量機(jī)；參數(shù)優(yōu)化
    中圖分類號：TM411     文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A     文章編號：1007-3175(2022)12-0032-05
 
Research on Transformer Fault Diagnosis Method Based on VNWOA-LSSVM
 
ZHANG Zhao-kun1, YANG Guo-hua1,2, ZHANG Jia-hao1, YANG Xiao-wei1, ZHANG Yun-fei1
（1 School of Physics and Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
2 Ningxia Key Laboratory of Electric Power Energy Security, Yinchuan 750004, China）
 
    Abstract: To further increase the accuracy of transformer fault diagnosis, a transformer fault diagnosis method based on Von Neumann whale optimization algorithm (VNWOA) and least squares support vector machine (LSSVM) is proposed. The paper, based on Von Neumann topology structure, optimizes the whale algorithm by constructing VN topology of each individual whale, which increases convergence rate and optimization accuracy of the whale algorithm. Then, the optimal solution of kernel function parameters and penalty coefficient obtained by employing VNWOA is used to construct VNWOA-LSSVM diagnosis model. After making case analysis of DGA data collected from 260 oil-immersed transformers, the results show that VNWOA-LSSVM diagnosis model has higher accuracy and better diagnosis effect than any other models.
    Key words: transformer fault diagnosis; Von Neumann whale optimization algorithm; least squares support vector machine (LSSVM);parameter optimization
 
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