【摘 要】
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和GRNN神经网络在故障模式分类中得到广泛应用,对于大数据样本量、多故障种类时具有较高分类准确度.为进一步提高数值分类器的实用范
【机 构】
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国网重庆市电力公司电力科学研究院,重庆市渝北区401123
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和GRNN神经网络在故障模式分类中得到广泛应用,对于大数据样本量、多故障种类时具有较高分类准确度.为进一步提高数值分类器的实用范围及运行效率,本文应用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分别对支持向量机SVM的惩罚参数和核函数参数、GRNN网络的权值和阈值参数进行优化.通过数值验证发现,以上分类器适用于多峰值复杂曲面函数,具有较强分类能力.将以上分类器用于实际油浸式变压器的DGA数据故障模式识别发现:PSO-SVM分类器随着故障模式的增加运行时间逐渐增大,且识别正确率呈现出总体下降的趋势;而PSO-GRNN分类器分类准确率较为稳定,但故障分类耗时较多.通过本文研究分析,数值验证了优化分类算法的有效性,对比了PSO-SVM和PSO-GRNN两种分类算法的性能,为变压器故障分类方法提供了思路和方法.
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