改进秃鹰搜索算法优化SVM的变压器故障诊断研究

作者：周晓华; 冯雨辰^*; 陈磊; 罗文广; 刘胜永

来源：电力系统保护与控制, 2023, 51(08): 118-126.

DOI：10.19783/j.cnki.pspc.221236

• 变压器故障诊断
• 秃鹰搜索算法
• 混沌映射
• 自适应t-分布
• 黄金正弦算法
• 支持向量机

支持向量机(supportvectormachine, SVM)用于变压器故障诊断时，其核函数参数g和c的最优值难以根据人工经验选取，故障诊断准确率较低；而秃鹰搜索算法(bald eagle search, BES)存在易陷入局部最优和收敛精度低的缺陷。针对以上问题，提出一种改进秃鹰搜索算法(Ct-GBES)优化SVM参数g和c的变压器故障诊断模型。采用tent混沌映射、自适应t-分布及动态选择、黄金正弦算法对BES的3个阶段进行改进和优化，以提高算法的收敛速度和搜索能力。通过与原始BES、布谷鸟算法(cuckoo search, CS)和萤火虫算法(firefly algorithm, FA)的寻优对比测试，验证了Ct-GBES算法的优越性。将Ct-GBES-SVM模型与SVM、FA-SVM、CS-SVM模型进行故障诊断实验对比，并与BES-SVM模型进行稳定性实验对比。结果表明，所提模型准确率更高、稳定性更好、运行时间更短，其故障诊断效果更好。

• 出版日期2023
• 单位广西柳州特种变压器有限责任公司; 自动化学院; 广西科技大学