【摘 要】
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电力变压器作为电力系统的枢纽性装置,承担着变输电以及电力分配的功能,其运行可靠性直接关乎到电力系统的安全稳定性,因此对变压器开展故障诊断研究,明确变压器故障类型,对电力系统具有重要的现实意义。溶解气体分析方法（Dissolved Gas Analysis,DGA）是油浸式电力变压器故障分析诊断的重要方法之一,通过分析对比油中所溶解的多种特征气体含量与比值关系,可以在一定程度上反映出变压器内部隐患,
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电力变压器作为电力系统的枢纽性装置,承担着变输电以及电力分配的功能,其运行可靠性直接关乎到电力系统的安全稳定性,因此对变压器开展故障诊断研究,明确变压器故障类型,对电力系统具有重要的现实意义。溶解气体分析方法（Dissolved Gas Analysis,DGA）是油浸式电力变压器故障分析诊断的重要方法之一,通过分析对比油中所溶解的多种特征气体含量与比值关系,可以在一定程度上反映出变压器内部隐患,本文针对变压器故障诊断展开研究,具体工作如下:（1）本文以油浸式变压器为研究对象,深入研究了变压器油中溶解气体的产生机理、变压器故障类型与产气特征对应的关系。变压器故障诊断为小样本问题,支持向量机（Support Vector Machine,SVM）能有效解决小样本、非线性、维数灾难、过学习以及局部极小值分类问题,并具有计算速度快、泛化能力强等优点,本文选用SVM解决变压器故障诊断问题。（2）传统方法中DGA特征量选取存在主观性与完备性欠缺的问题,本文选取5种常用故障诊断方法的20种不同特征量作为初始特征集合,将SVM的参数C和σ与20种初始特征量进行二进制联合编码,利用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化选取出一组新的DGA特征量,结合K折交叉验证原理建立基于GA-SVM的变压器故障诊断模型。（3）在GA-SVM故障诊断模型中,采用优选DGA特征量的故障诊断准确率比采用三比值特征量、DGA5种气体含量特征量的故障诊断准确率提高了11.7%和10%。为了验证本文模型的有效性,采用鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）优化SVM建立故障诊断模型、BPNN算法故障诊断模型与GA-SVM故障诊断模型进行对比研究。研究结果表明,GA-SVM的准确率也高于相同特征输入下的标准SVM、WOA-SVM和BPNN,说明本文方法能有效提高变压器故障诊断准确率。
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