一种人工智能驱动的变压器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN115169428A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210386306.X

    申请日:2022-04-13

    Abstract: 一种人工智能驱动的变压器故障诊断方法,属故障诊断领域。在利用变压器故障油中溶解气体DGA数据进行分析、诊断时,采用修正的蝙蝠算法优化支持向量机模型;在速度方程中引入自适应系数,在位置方程中引入加权因子,在频率方程中引入改进系数,对影响支持向量机分类精度的惩罚因子和核函数参数进行寻优,获得最佳的参数组合,并建立故障诊断模型;然后将溶解气体分析DGA数据代入模型,进行故障诊断,进而得到变压器故障诊断结果。其收敛速度更快,求解精度更高,鲁棒性较强,具有更高的故障诊断准确率。可广泛用于电力变压器故障的诊断领域。

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