一种基于改进WOA的变压器故障检测方法技术

一种基于改进WOA的变压器故障检测方法。在进行变压器的故障诊断中使用鲸鱼算法建立模型时，准确率仍有欠缺，故使用混合策略来改进鲸鱼算法。首先通过引入自适应权重和非线性收敛因子优化了算法的平衡性以及使之更适合处理高位复杂的优化问题。其次引入蝙蝠算法的局部搜索机制对鲸鱼种群中的局部最优解进行有效变异操作，提高WOA跳出局部最优的能力，最后引入莱维飞行策略提升种群的多样性，短距离的移动有利于提高算法的局部搜索能力，随机的较长距离搜索更有助于全局搜索能力的提高，增加空间搜索的多样性，避免陷入局部最优的困境。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及变压器故障诊断，尤其涉及分析变压器故障类型时的算法。

技术介绍

1、目前，变压器dga技术是油浸式变压器故障诊断的主要技术手段，当变压器发生放电故障和过热故障时，变压器绝缘油中的碳氢化合物和变压器纤维素绝缘材料因化学键的断裂及复杂的化学反应而生成一系列低分子烃类气体，通过传感器采集并监测以上气体在变压器油中的浓度变化，结合相应编码规则可对变压器故障类型进行诊断。传统判断导则通常对变压器故障类型的识别准确率偏低，随着人工智能技术在电力领域应用越来越广泛，基于机器学习法被引入并表现出更灵活、更可靠、诊断精度更高的技术优势，例如支持向量机法(support vector machine,svm)、极限学习机法(extreme learning machine,elm)、bp神经网络方法(back propagation neural network，bpnn)等，通过训练历史运行dga数据生成相应的数学模型，模型参数根据运行数据的变化不断进行动态调整，变压器实时状态信息与之对比，最终输出故障类型诊断结果。但针对变压器dga数据具有非线性、高维复杂的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进WOA的变压器故障检测方法，其特征在于：从WOA的包围猎物，气泡网捕食以及全局搜索三阶段对其进行全面改进，引入混合策略改进鲸鱼算法，包括非线性收敛因子，自适应权重，蝙蝠算法的局部搜索机制，莱维飞行策略，算法流程如图1所示；

2.根据权利要求1所述的一种基于改进WOA的变压器故障检测方法，其特征在于：传统WOA中全局搜索能力与局部开发能力具有明显的不平衡现象，造成算法的求解精度差，故初始化算法各项参数，计算并记录当前鲸鱼种群个体最优适应度值及最优位置。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进WOA的变压器故障检测方法，其特征在于：所述权利1中的步骤3提...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进woa的变压器故障检测方法，其特征在于：从woa的包围猎物，气泡网捕食以及全局搜索三阶段对其进行全面改进，引入混合策略改进鲸鱼算法，包括非线性收敛因子，自适应权重，蝙蝠算法的局部搜索机制，莱维飞行策略，算法流程如图1所示；

2.根据权利要求1所述的一种基于改进woa的变压器故障检测方法，其特征在于：传统woa中全局搜索能力与局部开发能力具有明显的不平衡现象，造成算法的求解精度差，故初始化算法各项参数，计算并记录当前鲸鱼种群个体最优适应度值及最优位置。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进woa的变压器故障检测方法，其特征在于：所述权利1中的步骤3提出一种非线性反正切收敛因子，数学模型公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进woa的变压器故障检测方法，其特征在于：根据图2非线性收敛因子与标准woa的收敛因子线性迭代相比，提出的反正切收敛因子更快地从2非线性递...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鑫，韩磊，杨桢，段雨昕，刘齐，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：