基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法

基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法随着工业化和城市化的快速发展，电力变压器在电力系统中起着至关重要的作用。它们将高压电力转换为低压电力，使其能够被传输和分配到各个

基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算 法的电力变压器故障诊断方法 随着工业化和城市化的快速发展，电力变压器在电力系统中起着至 关重要的作用。它们将高压电力转换为低压电力，使其能够被传输和分 配到各个地方。因此，安全、可靠和高效的变压器运行至关重要。但随 着设备老化、过载和其他因素的影响，变压器可能会出现故障，导致设 备损坏和事故发生。因此，及早检测和诊断变压器故障是至关重要的。 在现代电力系统中，变压器故障诊断已成为一个非常热门的课题。 基于机器学习的方法已被广泛采用，并在很大程度上提高了变压器故障 诊断的精度和效率。在本文中，我们提出了一种基于多分类最小二乘支 持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法。 SVM 首先，我们介绍了支持向量机（）的基本原理和多分类最小二 SVM 乘支持向量机。是一种监督学习方法，它基于二分类器构建决策边 界，将训练样本映射到高维特征空间，从而实现非线性分类。多分类最 小二乘支持向量机是使用二分类器来解决多分类问题的一种技术。该方 法使用最小二乘法来最大化类别之间的间隔，并通过形成线性组合来达 到分类效果。 PSO 然后，我们介绍了粒子群优化算法（）的基本原理和改进粒子 IPSOPSO 群优化算法（）。是一种优化算法，它模拟个体和群体之间的 协作和竞争，通过不断更新每个个体的速度和位置，最终找到全局最优 IPSOPSO 解。是对算法的改进，它采用了动态权重和自适应控制参数， 使其更适合于多维非线性优化问题。 最后，我们提出了基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优 化算法的电力变压器故障诊断方法。该方法通过收集变压器的运行数 据，将其转化为时间序列数据。然后，使用多分类最小二乘支持向量机 进行故障诊断，将变压器的状态分类为正常、局部故障和全面故障。接