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摘要：基于鲸鱼优化算法改进模糊聚类的变压器故障诊断方法，涉及变压器故障诊断技术，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：收集变压器油中溶解气体的数据，作为初始数据集；步骤S2：对所获取的数据集进行初始化处理；步骤S3：构建鲸鱼算法改进模糊聚类模型，获得聚类中心；步骤S4：对变压器故障类型进行诊断，确定故障结果。本发明是一种基于鲸鱼优化算法改进模糊聚类的变压器故障诊断方法，解决了初始化参数难以选取的问题；通过动态随机改变学习因子c1和c2，能跳出局部最优解，得到全局最优解；自适应权重ω的设计，能够平衡全局与局部搜索，避免过早收敛，提高变压器故障诊断结果的准确性。
主权项：1.基于鲸鱼优化算法改进模糊聚类的变压器故障诊断的方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：收集变压器油中溶解气体的数据，作为初始数据集；步骤S2：对初始数据集进行初始化处理；步骤S3：构建鲸鱼优化算法改进模糊聚类模型，获得聚类中心；步骤S4：对变压器故障类型进行诊断，确定故障结果；所述步骤S1中，变压器的DGA初始数据集包括：变压器发生故障时油中溶解的氢气H2、甲烷CH4、乙烷C2H6、乙烯C2H4、乙炔C2H2气体含量，数据包括低温故障、中温故障、高温故障、局部放电、火花放电和电弧放电六种类型。
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