基于改进PSO的LSSVM参数优化在变压器故障诊断中的应用

贾嵘<sup>1</sup>; 张云<sup>2</sup>; 洪刚<sup>3</sup>

引用本文:	贾嵘,张云,洪刚.基于改进PSO的LSSVM参数优化在变压器故障诊断中的应用[J].电力系统保护与控制,2010,38(17):121-124,152.
	.[J].Power System Protection and Control,2010,38(17):121-124,152

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基于改进PSO的LSSVM参数优化在变压器故障诊断中的应用
贾嵘¹, 张云², 洪刚³
1.西安理工大学水利水电学院，陕西西安 710048;2.中国水电顾问集团西北勘测设计研究院，陕西西安 710056;3.广西电网公司北海供电局，广西北海 536000

摘要:

提出了一种基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断的智能方法。为了提高故障诊断的精确度，利用改进粒子群算法来对最小二乘支持向量机进行参数优化，改进后的粒子群算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。试验结果证明：该方法不仅能够取得良好的分类效果，而且诊断速度与精度高于传统支持向量机和BP神经网络，更适合在变压器故障诊断中应用。

关键词: 变压器故障诊断最小二乘支持向量机改进粒子群算法 BP神经网络

DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2010.17.024

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