基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法技术

本发明专利技术提供一种基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，基于油中溶解气体试验、电气试验、油化验数据，采用改进灰狼算法寻找各个最小二乘支持向量机分类器的惩罚系数和核函数参数的最优组合解，进而对每层故障进行分类。第一层区分故障类型：第二层区分故障部位；第三层区分故障原因。具有以下优点：本发明专利技术将改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合，以构建分层式内部故障综合诊断模型，对数据样本实现自动分层诊断，从而提高电力变压器内部故障诊断的准确度。本发明专利技术还有计算速度快、准确率高、结果直观等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力变压器故障诊断，具体涉及一种基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法。

技术介绍

1、电力变压器作为电能转换和能量传输的中间枢纽设备，在电网可靠运行中有着举足轻重的地位。一旦电力变压器发生异常运行状态，通过对油中溶解气体分析(dissolvedgas analysis，dga)、电气试验、油化验等常规试验检测到的数据进行故障分析就显得尤为重要，它们可以从一定程度上反映电力变压器的故障回路、故障部位以及故障原因等重要信息，从而便于检修人员制定检修决策，提高运维检修的针对性和有效性。

2、近年来，bp神经网络、支持向量机、d-s证据理论等智能算法在电力变压器故障诊断中的应用越来越广泛，但电力变压器故障复杂，试验数据繁多，而且故障的分类准确度受智能算法中关键参数的取值影响很大，所以仅使用一种智能算法很难达到电力变压器故障诊断的理想准确度。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供一种基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，可有效解决上述问题。

2、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特征在于，所述步骤1002中，改进灰狼寻优算法包括：

3.根据权利要求1所述的基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特征在于，所述步骤1002中，改进灰狼寻优算法包括：

3.根据权利要求1所述的基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于智能算法耦合的电力变压器分层递进诊断方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛潜，汪涌泉，卢坤，刘家欣，郝杰，李放，王虹，杨景，傅荣荣，郭笑岩，韩国正，李双超，任增田，高鸿鹏，王智勇，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司威海供电公司，
类型：发明
国别省市：