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申请/专利权人：国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要：本发明公开了基于改进的粒子群优化LSSVR的变压器故障诊断方法，涉及电力变压器故障诊断领域，该方法包括：获取样本集，用第一公式将粒子群算法固定的第一惯性权重调整为非线性变化的第二惯性权重，用第二公式对粒子群算法的学习因子进行调整；利用改进的粒子群对预置的LSSVR模型进行优化，将处理后的样本集中的训练集输入至初始模型中进行训练，得到与初始模型对应并训练完成的待测模型；获取待测变压器的气体含量数据并进行归一化处理，将处理后的气体含量数据输入至诊断模型中进行处理，得到待测变压器的故障诊断结果；训练完成的模型用于诊断待测变压器的故障类型，为变压器的运行状态的确定以及故障诊断提供了便利判别方法。
主权项：1.基于改进的粒子群优化LSSVR的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取样本集，所述样本集包括不同变压器故障的多个监测数据，所述监测数据包括对应变压器的故障类型、故障类型对应的特征气体种类以及对应的每种特征气体的含量；利用第一公式将粒子群算法固定的第一惯性权重调整为非线性变化的第二惯性权重，并利用第二公式对粒子群算法的学习因子进行调整，基于第二惯性权重和调整后的学习因子得到改进的粒子群；利用改进的粒子群对预置的LSSVR模型进行优化，得到与LSSVR模型对应并优化完成的初始模型；对所述样本集进行归一化处理，并将处理后的样本集中的训练集输入至所述初始模型中进行训练，得到与所述初始模型对应并训练完成的待测模型；将处理后的样本集中的测试集输入至所述待测模型中进行处理，获得测试集中各个监测数据的预测结果，若多个所述预测结果满足预设的预测条件，将所述待测模型确定为诊断模型；获取待测变压器的气体含量数据并进行归一化处理，将处理后的气体含量数据输入至所述诊断模型中进行处理，得到所述待测变压器的故障诊断结果。
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