基于ReliefF-mRMR与IAO-SVM的变压器故障诊断

为进一步提高变压器故障诊断准确率，提出一种基于ReliefF-mRMR与IAO-SVM结合的变压器故障诊断模型。采用ReliefF和最大相关最小冗余(mRMR)算法对变压器故障数据进行特征优选；引入混沌反向学习和自适应混合变异策略改进天鹰优化算法，并对最优特征集合和支持向量机(SVM)参数联合寻优，构建最佳故障诊断模型；利用已有变压器故障数据对所提模型仿真实验，并与常用故障诊断模型灰狼算法支持向量机(GWO-SVM)、天鹰优化算法支持向量机(AO-SVM)相比较,准确率分别提高了10.76%和6.15%，高达95.38%，结果表明所提模型能有效提高变压器故障诊断精度。     

基于支持向量机和交叉验证的变压器故障诊断

为及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出基于优化惩罚因子C参数的支持向量机算法（C-SVC：C-support vector classification）和交叉验证算法相结合的变压器故障诊断方法。该方法利用变压器在故障时产生的氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔的体积分数数据建立训练集和测试集。在训练集中,该方法能自动优化出（寻找最佳）支持向量机的核函数的参数γ和惩罚因子C,利用优化的参数对训练集进行训练,可得到最佳的支持向量机模型,并用该模型对测试集进行分类,从而诊断出变压器的故障类型。变压器故障诊断实例分析结果证明,该方法可行,有效,且具有较高的故障诊断准确率。     

基于特征判定系数的CSO-SVM的电力变压器振动信号故障诊断

变压器带电故障诊断对于保证电力变压器安全平稳运行具有重要的意义。针对变压器工作环境复杂且单一参数表征变压器故障类型不全面的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和特征熵权法（EWM）进行故障诊断的方法。通过相关系数加权峭度（CCWK）原则筛选CEEMDAN分量并重构信号,实现在剔除冗余分量的同时,提升变压器振动信号特征的表征能力;利用EWM构建特征判定系数（FDC）实现单一数据诊断变压器故障类型;通过主成分分析法（PCA）减小混合域特征尺度,采用鸡群优化算法（CSO）优化支持向量机（SVM）模型进行故障诊断。对某变电站110kV三相油浸式变压器进行分析,结果表明与概率神经网络（PNN）和SVM等变压器故障诊断方法相比,文中方法在提前定性故障类型的同时,能够进一步提高变压器故障诊断准确率与效率。     

基于样本集成学习和SO-SVM的变压器故障诊断

针对变压器故障样本类别不平衡造成分类模型准确率偏低的问题,提出一种基于样本集成学习和蛇优化算法(SO)优化支持向量机(SVM)的变压器故障诊断模型。该模型先利用EasyEnsemble采样器对样本进行多次欠采样后生成类别平衡的多个子集;然后以Bagging策略训练SO优化关键参数后的SVM模型,综合各个分类器结果得到最终故障类型。通过算例对所提模型有效性进行验证,数据表明,SO-SVM的故障诊断相比于RF、SVM、KNN等模型,诊断准确率分别提高了3.44%、6.89%、10.92%,AUC值分别提高了0.026 4、0.042 5、0.081 2;在同一分类器下,SO-SVM模型相比于SMOTE和ADASYN样本平衡方法,诊断准确率分别提高了4.59%、2.87%,说明SO-SVM模型对不平衡样本的故障诊断能力更优。     

基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

针对基于DGA的变压器故障诊断方法在变压器故障诊断中存在的不足,提出了基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断方法。建立支持向量机分类机的变压器故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,利用libSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机分类机,用训练良好的支持向量机诊断110kV立星变电站变压器故障状况。结果证明,采用基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断结果与实际相符。此方法能够提高变压器故障诊断的准确率。     

基于DGA特征量优选与改进磷虾群算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型

针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,本文从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的变压器故障诊断模型进行故障诊断。将SVM的c和s与11种候选特征量进行二进制编码,利用遗传算法结合支持向量机对DGA特征量进行优选,得到一组最优DGA新特征组合;利用IKH算法对SVM的参数进行优化,同时结合交叉验证原理构建IKH算法优化SVM的变压器故障诊断模型。基于IEC TC 10的诊断结果表明：与DGA全数据、三比值特征量相比,新DGA特征组合的故障诊断准确率分别高出10.14%和30.2%;IKHSVM准确率也要高于标准SVM和GASVM(分别为73.87%、81.13%和86.27%),说明该方法能有效诊断变压器故障。     

基于SVM SMOTE的电力变压器故障样本均衡化方法

在变压器故障诊断领域,数据集不平衡性带来的极端值、噪声等问题严重影响了分类算法的故障识别能力。为此,提出了一种基于支持向量机(supportvectormachine,SVM)合成少数类过采样(syntheticminority over-samplingtechnique,SMOTE)算法的电力变压器故障样本均衡化方法,并结合机器学习进行故障诊断,以解决不平衡数据集下变压器故障诊断整体精度低的问题。首先,从原理、特点、应用等方面对传统SMOTE算法和SVM SMOTE算法进行了大量研究和分析;然后,以变压器油中溶解气体为样本集,构建了基于故障样本均衡化的变压器故障诊断模型;最后,对所提方法进行了算例仿真。结果显示:相较于传统变压器故障诊断算法,采用SVMSMOTE算法对故障样本进行均衡化后,各评价指标均有大幅提升,其中整体分类准确度αmacro-F1提升了18.9%。研究结果证明所提方法可以有效解决不平衡数据集下变压器故障样本漏判率高的问题,并在其分类上具有更高的精度。     

不对称样本下基于支持向量机的变压器故障诊断

为解决基于支持向量机(SVM)的变压器故障诊断中因样本不对称导致诊断准确率降低的问题,提出了一种改进的向上采样策略和SVM结合的方法。首先通过K-近邻算法提取少数类样本数据中的边界数据集并生成新的少数类随机样本,在此基础上向少数类样本中添加人工生成的随机新样本使得两类样本数量达到基本均衡。对比均衡样本和不对称样本下的SVM分类模型的性能,结果表明:该方法能够有效降低SVM分类平面的偏移程度,进一步提高了SVM变压器故障诊断的准确率。     

基于多策略ISOA优化SVM的变压器故障诊断研究

针对由支持向量机（SVM）参数难以确定而导致的变压器故障诊断精度低及海鸥优化算法（SOA）易陷入局部寻优的问题,提出一种多策略改进海鸥优化算法（ISOA）优化SVM的变压器故障诊断方法。首先,提出一种多策略的改进方法来全方面提升SOA的寻优性能;然后,利用ISOA对SVM内部参数进行优化,构建基于ISOA-SVM的变压器故障诊断模型;最后,将油中气体溶解分析（DGA）数据的特征提取结果输入到ISOA-SVM模型中进行变压器故障诊断。实例分析表明,所提ISOA-SVM模型诊断精度更优。     

基于样本扩充和特征优选的IGWO优化SVM的变压器故障诊断技术

为了增强变压器故障诊断模型对不平衡样本的学习能力从而提高少数类故障样本的识别精度,提出了一种基于样本扩充和特征优选的融合多策略改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer with multi-strategy, IGWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的变压器故障诊断技术。首先,使用基于K最近邻过采样方法及核密度估计自适应样本合成算法的混合过采样技术对少数类样本进行扩充得到均衡数据集,并在此基础上采用方差分析对变压器候选比值征兆进行特征优选。然后,通过改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)初始化策略、参数及位置更新公式,并引入差分进化策略调整种群,提出了融合多策略的改进灰狼算法。最后,构建了一种基于混合过采样技术的IGWO优化SVM的变压器故障诊断模型,并通过多组对比实验验证了所提方法能够有效增强模型对少数类故障样本的识别能力,并提升模型的整体分类性能。     

基于ADASYN数据平衡化的PSO_BP变压器套管故障诊断

变压器套管作为设备重要的绝缘部件,其绝缘性能直接影响着设备的安全运行。为诊断变压器套管绝缘状态,改善小样本不平衡数据对诊断结果的影响,使用粒子群算法优化反向传播神经网络（Particle Swarm Optimization_Back Propagation Neural Network,PSO_BP）和自适应综合过采样（Adaptive Synthetic Sampling,ADASYN）方法对变压器套管进行故障诊断。首先收集了变压器套管的历史故障数据,建立了具有明确故障类别的变压器套管油中溶解气体样本集,并通过ADASYN算法对原始数据中的少数类样本进行合成,得到平衡后的故障数据;将平衡后的油中溶解气体作为模型输入,故障状态作为标签输出,通过PSO_BP模型对变压器套管进行诊断;并在原始样本集下使用BP、遗传算法优化反向传播神经网络（Genetic Algorithm_Back Propagation Neural Network,GA_BP）、布谷鸟搜索算法优化反向传播神经网络（Cuckoo Search_Back Propagation Neural Network,CS_BP）以及PSO_BP模型对套管进行诊断。结果表明,针对变压器油纸套管绝缘状态进行故障诊断的多个模型中,基于ADASYN平衡数据后的PSO_BP模型（Adaptive Synthetic Sampling_Particle Swarm Optimization_Back Propagation Neural Network,ADASYN_PSO_BP）与其它模型相比准确度最高,能有效改善小样本不平衡数据对诊断结果的影响,为判断变压器油纸套管绝缘性能提供了有效方法。     

基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断法

为了及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出了一种基于粗糙集与支持向量机相结合的电力变压器故障诊断的新方法。该法应用粗糙集理论将专家知识简化,获得简约诊断规则并对变压器进行粗诊断,然后以支持向量机准确的二类分类功能进行准确故障诊断。该方法实现了两种智能算法的有效互补,拥有粗糙集理论的处理不完备信息能力、简单快速以及支持向量机准确的二类分类功能,有效弥补了单一算法的不足,提高了故障诊断的快捷性和准确性,且降低了样本训练时间和诊断的复杂度。实验结果与改进的IEC三比值法比较,表明该方法有效、可行,具有较高的诊断准确率。     

改进BP神经网络的SVM变压器故障诊断

油中溶解气体是变压器故障诊断的重要依据,为了融合以及扩充变压器油中溶解气体含量的特征信息,提高变压器故障诊断准确率,本文提出了改进BP神经网络的SVM（Support Vector Machine）变压器故障诊断方法。首先,通过改进的BP神经网络将5维的气体特征信息进行融合并扩充到128维;然后,在改进的BP神经网络中使用每层提取的特征向量作为SVM的输入对变压器故障进行诊断,增加改进的BP神经网络中诊断准确率较高的特征向量的权重;最后,选择累积权重最大的特征向量作为输入,使用SVM进行变压器的故障诊断。该方法经过多层神经网络的映射使提取的气体特征信息融合及扩充后具有更加明显的特征区别,从而可以有效的提高SVM的诊断准确率。实验结果表明,本文所提出的算法与BP神经网络和SVM的变压器故障诊断方法相比诊断准确率有较大的提升。同时,随着训练数据样本的增加,模型的诊断准确率具有一定的提升。     

考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略

变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果。对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略。首先,搭建变压器故障诊断模型的整体结构,阐述故障诊断的实现过程。在此基础上,提出诊断模型中过采样器、分类器、参数优化器3种主要环节的算法实现：针对过采样器,提出一种基于近邻分布特性的改进合成少数过采样算法实现故障样本的均衡化;针对分类器,采用层次式有向无环图支持向量机算法实现故障样本的多标签分类;针对参数优化器,提出一种双层参数优化方法,上层采用层次搜索算法对过采样倍率寻优,下层采用改进哈里斯鹰算法对支持向量机参数寻优。最后,对所提策略进行算例分析,结果表明,所提策略能够合成质量更高的少数类故障样本,实现故障样本的准确分类。     

基于混合采样与 IHBA-SVM 的变压器故障辨识方法

针对变压器故障数据的不平衡性弱化故障分类能力的问题,提出混合采样与改进蜜獾算法( IHBA)优化支持向量机 (SVM)的变压器故障诊断方法。 首先采用 K 近邻去噪、K 均值聚类(K-means)与合成少数类过采样(SMOTE)对数据进行混合 采样处理,以缓解诊断结果向多数类的偏移;然后使用 Tent 映射、轮盘赌随机搜索机制和最优个体扰动策略对传统蜜獾算法 (HBA)进行改进,并使用 IHBA 优化 SVM 参数,以进一步提升变压器故障辨识能力;最后对所提方法进行算例仿真,结果显示, 相较于传统的变压器故障辨识方法,采用 K 近邻去噪、K-means、SMOTE 混合采样与 IHBA-SVM 相结合的故障诊断模型获得了 最高的宏 F1 和微 F1 值,分别达到 0. 877 和 0. 886,表明提出模型不仅具有更高的整体分类能力,且更能兼顾对少数类故障的 辨识。     

基于KPCA-WPA-SVM的变压器故障诊断模型

为提高变压器故障诊断的精度,文章提出一种基于核主成分分析(KPCA)和狼群算法(WPA)优化支持向量机(SVM)参数的变压器故障诊断方法。通过KPCA提取样本数据的非线性特征,并获得其主成分,再将其输入至高斯核SVM构成诊断模型,并利用WPA对SVM的惩罚因子以及核参数进行优化。实验结果表明,该方法诊断准确率达到93.33%,与传统SVM以及KPCA-SVM诊断模型相对比,具有更高的变压器故障诊断准确率。     

多策略改进 MPA 算法与 HKELM 的变压器故障辨识

为解决目前变压器故障诊断精度低的问题,提出一种多策略改进海洋捕食者算法( MPA) 与混合核极限学习机 (HKELM)的变压器故障辨识方法。 首先通过核主成分分析法(KPCA)对高维线性不可分的变压器故障数据进行降维,获取特 征支持数据;然后通过伯努利混沌映射、改进阶段转换判据、最佳候选者等策略综合改进 MPA,加强全局开发能力;最后使用改 进的 IMPA 算法对 HKELM 的参数寻优,构建变压器故障诊断模型。 为验证模型有效性,分析比较常用算法优化的 HKELM 的 4 种变压器故障诊断模型。 其中 IMPA-HKELM 的诊断精度为 94. 7%,相比于另外 3 种基础算法优化的模型,诊断精度分别提升 了 5. 4%、8%、10. 7%。 结果表明,提出模型有效提升了故障诊断的分类性能,并实现了较高的故障诊断精度。