基于混沌果蝇-最小二乘支持向量机的变压器DGA故障模式预测-豆柴文库

基于混沌果蝇-最小二乘支持向量机的变压器DGA故障模式预测.docx

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基于混沌果蝇-最小二乘支持向量机的变压器DGA故障模式预测 Abstract DissolvedGasAnalysis(DGA)isoneofthemostimportantmethodsfortransformerinsulationdiagnosis.Inthispaper,wefocusonpredictingthefaultmodeoftransformerbasedonDGA.Toachievethis,ahybridmethodcombiningchaosfruitflyoptimization(CFO)andleastsquaressupportvectormachine(LSSVM)isproposed.TheCFOisusedtooptimizetheparametersoftheLSSVMandimproveitspredictionaccuracy.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodoutperformsthetraditionalmethodsandachieveshighaccuracyinpredictingthefaultmodeoftransformer. Introduction Transformersareessentialcomponentsinelectricpowersystems,andanyfaultintransformersmayresultinthefailureorevencollapseoftheentirepowersystem.Therefore,timelyandeffectivedetectionanddiagnosisoftransformerfaultshavealwaysbeenimportanttopicsinthepowersystemfield.Dissolvedgasanalysis(DGA)isawidelyusedmethodfortransformerfaultdiagnosis.Thefaultgasgeneratedbythetransformerduringthefaultprocesswilldissolveintheoilandcanbeanalyzedtoinferthefaultmodeofthetransformer. Inrecentyears,variousmachinelearningalgorithmshavebeenappliedtothetransformerDGAfaultdiagnosis.Supportvectormachine(SVM)isapopularalgorithmamongthemduetoitshighaccuracyandgoodgeneralizationability.However,thedisadvantageofSVMisthatitrequirestime-consuminghyper-parametertuningtoachievegoodperformance.Thismakesitdifficulttoapplytoreal-timefaultdiagnosis. Toaddressthisissue,ahybridmethodcombiningthechaosfruitflyoptimization(CFO)andleastsquaressupportvectormachine(LSSVM)isproposedinthispaper.CFOisapowerfuloptimizationalgorithmthatcanquicklyfindtheoptimalsolution.LSSVMisafastandefficientpredictionmodelthatcanachievegoodaccuracyinfaultdiagnosis.TheoptimizationoftheLSSVMmodelparameterswiththeCFOalgorithmcanimproveitspredictionaccuracyandreducethetimerequiredforparametertuning. Methodology Theproposedmethodiscomposedoftwomainparts:parameteroptimizationwithCFOandfaultmodepredictionwithLSSVM.TheworkflowoftheproposedmethodisshowninFigure1. ![workflow.png](attachment:workflow.png) Figure1Wo

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