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研究了电力变压器有载分接开关的故障诊断问题。对变压器分接开关的故障特性及原因分析后，考虑到传统支持向量机在诊断过程中效率低下、精确度差等缺点，提出了一种改进粒子群（PSO）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。首先，对粒子群算法的惯性权值和学习因子做了相应改进，克服了PSO算法后期迭代精度不高的缺点；然后，利用改进后的PSO算法优化支持向量机的主要参数；最后，仿真结果表明，改进的PSO‐SVM 算法的诊断精度和速度均高于传统诊断方法，更适合在变压器分接开关诊断中应用。