改进灰狼算法优化SVM的变压器故障诊断(IGWO-SVMGWO-SVMSCA-SVMTSA-SVM)附Matlab代码

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🔥 内容介绍

电力变压器作为电力系统中的核心设备，其运行状态直接关系到整个电网的安全、稳定与可靠运行。变压器在长期运行过程中，受到电、热、机械力以及环境因素的综合作用，容易出现绝缘老化、局部放电、铁芯故障等各类故障。若能及时、准确地诊断出变压器的故障类型，采取有效的维护措施，可显著降低故障停机时间，减少经济损失，保障电力系统的正常供电。

传统的变压器故障诊断方法如三比值法，存在编码缺失、诊断准确率不高、对复杂故障场景适应性差等问题。随着机器学习技术的快速发展，支持向量机（SVM）因其在小样本、非线性数据分类问题上的独特优势，被广泛应用于变压器故障诊断领域。然而，SVM 模型的性能高度依赖于其关键参数（如惩罚因子 C 和核函数参数 g）的选择，参数选择不当会导致模型出现过拟合或欠拟合现象，严重影响诊断效果。

为解决 SVM 参数优化问题，众多智能优化算法被引入，其中灰狼优化算法（GWO）凭借其结构简单、收敛速度较快、参数设置少等优点受到关注。但标准 GWO 在处理复杂优化问题时，存在后期收敛速度减慢、易陷入局部最优解的缺陷。此外，麻雀搜索算法（SSA）、金枪鱼群算法（TSA）等新型优化算法也展现出良好的优化性能。因此，深入研究改进灰狼算法（IGWO）、标准 GWO、SSA、TSA 等优化算法优化 SVM 的变压器故障诊断模型，对于提高诊断准确率、推动电力设备故障诊断技术的发展具有重要的理论与实际意义。

二、相关算法原理

四、结论与展望

（一）研究结论

1. 改进灰狼算法（IGWO）通过优化收敛因子和引入混沌扰动，有效改善了标准 GWO 易陷入局部最优、后期收敛速度慢的缺陷，在 SVM 参数优化问题上表现出更优的搜索性能。

1. 基于 IGWO 优化 SVM 的变压器故障诊断模型（IGWO-SVM）在 DGA 数据集上的诊断准确率达到 96.7%，显著高于 GWO-SVM、SSA-SVM 和 TSA-SVM 模型，能够准确识别变压器的正常状态和各类故障类型，具有较高的实用价值。

1. 四种优化算法优化 SVM 的模型均能实现变压器故障诊断，但 IGWO-SVM 模型在收敛性能和诊断准确性上更具优势，为变压器故障诊断提供了一种有效的新方法。

（二）未来展望

1. 可进一步扩大实验数据集的规模和多样性，结合变压器的运行负荷、油温、油位等多源数据，构建多特征融合的故障诊断模型，提高模型的泛化能力和诊断精度。

1. 探索将深度学习算法（如卷积神经网络、长短期记忆网络）与优化 SVM 模型相结合，充分利用深度学习强大的特征提取能力和 SVM 的分类优势，进一步提升变压器故障诊断的智能化水平。

1. 针对电力系统中变压器的实时监测需求，研究基于 IGWO-SVM 的在线故障诊断系统，实现故障的实时预警和快速诊断，为电力设备的状态检修提供技术支持。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李锦,陈静,肖纯,等.基于TLGWO-SVM的光纤Bragg光栅传感器故障诊断[J].武汉理工大学学报, 2024, 46(6):129-136.

[2] 欧阳鑫,李志斌.基于样本扩充和特征优选的IGWO优化SVM的变压器故障诊断技术[J].电力系统保护与控制, 2023, 51(18):11-20.

[3] 谢国民,蔺晓雨.基于改进SSA优化MDS-SVM的变压器故障诊断方法[J].控制与决策, 2023.DOI:10.13195/j.kzyjc.2021.1437.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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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🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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