基于GWO-ELM的变压器故障诊断研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

电力变压器作为电力系统的核心设备，承担着电压变换、电能传输与分配的关键职能，其运行状态直接决定电网的安全性与稳定性。据统计，变压器故障导致的电网停运事故占比超 20%，且故障排查难度大、维修成本高 —— 传统故障诊断方法如溶解气体分析（DGA）虽能通过油中特征气体含量判断故障类型，但存在两大核心痛点：一是特征映射精度低，DGA 数据与故障类型间的非线性关联复杂，传统机器学习模型（如 BP 神经网络）难以精准捕捉；二是模型参数优化难，极限学习机（ELM）虽具有训练速度快的优势，但输入层权重与隐含层偏置随机初始化，易导致模型泛化能力不足、诊断精度波动大。

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）作为一种新型元启发式算法，模拟灰狼群体的捕食行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数设置少的优势。将 GWO 用于优化 ELM 的关键参数（输入层权重、隐含层偏置），构建 “GWO-ELM” 变压器故障诊断模型，既能发挥 ELM 快速训练的特性，又能通过 GWO 提升模型参数优化精度，突破传统诊断方法的技术瓶颈，为变压器故障诊断提供科学、高效的解决方案。

二、核心技术原理与融合逻辑

三、基于 GWO-ELM 的变压器故障诊断模型构建

（二）模型创新点

1. 参数优化一体化：突破 ELM 参数随机初始化的局限，通过 GWO 实现 “输入层权重 + 隐含层偏置 + 隐含层节点数” 的协同优化，提升模型泛化能力；

1. 轻量化诊断流程：GWO 的简洁寻优逻辑（无复杂交叉变异操作）与 ELM 的快速训练特性结合，诊断耗时较传统 BP 神经网络缩短 60% 以上；

1. 强鲁棒性设计：通过特征比值转换与数据归一化，消除油样采集、设备误差等干扰因素，确保模型在不同工况下的诊断稳定性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 葛继强.基于高速公路ETC数据的多组合优化时间序列预测模型研究[D].北京交通大学,2023.

[2] 张尔康.基于优化支持向量机的输电线路故障诊断[D].安徽理工大学[2025-10-03].

[3] 李黄琪.航空发动机气路故障智能诊断研究[D].南昌航空大学,2022.

📣 部分代码

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈 通信方面

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