基于SVM和Kriging模型的变压器故障诊断方法

为了保证变压器供电的可靠性,结合油中溶解气体分析法(DGA),提出了基于支持向量机(SVM)和Kriging模型的双级分类算法,实现变压器的潜伏性故障的预测。首先,以SVM作为初级分类器,将待测DGA数据分类为正常、放电故障或过热故障三种状态;其次,以Kriging模型作为次级分类器,对待测数据进行二次分类,完成精确诊断。为提高算法精度,应用改进的粒子群优化算法分别对SVM的核函数参数、惩罚系数以及Kriging模型的相关参数进行优化。所提方法集成了粒子群优化算法的快速寻优能力,SVM的分类能力与Kriging模型高精度拟合等优点,因此有效地提高了诊断精度。最后通过变压器故障诊断实例验证了文中方法的有效性。