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针对支持向量机(SVM)分类性能受参数影响,且最优参数难以获取这一问题,提出一种基于细菌觅食算法(BFA)的电力变压器故障诊断模型的参数寻优方法。该方法以电力变压器油中特征气体含量作为状态评价样本,通过BFA寻找全局最优SVM参数解,构建k-折平均分类准确率目标函数,建立变压器故障诊断模型。仿真结果表明,BFA对SVM最优参数的选取较遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)更迅速,且优化后的SVM电力变压器故障诊断模型具有更高的精确度;利用BFA优化方法建立的SVM电力变压器状态诊断模型,对IEC三比值法中无法判断的数据也可进行精确诊断。最后,通过实例分析,验证了方法的有效性。 相似文献
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在35 kV中性点不接地系统中,由于电磁式电压互感器(PT)的励磁电感呈现非线性特征,铁磁谐振现象在某些条件下频繁发生。文中结合一起35 kV电磁式PT爆炸事故的现场数据,利用ATP-EMTP软件建模仿真分析,研究事故发生过程及原因,针对此变电站运行实际情况,提出有效的消谐措施及其优化策略。分析研究表明:事故的原因是半绝缘PT在一次侧中性点接带D参数放电管的非线性电阻式消谐器进行消谐时,其放电管存在不能正常动作的风险,导致一次侧中性点对二次端子和地击穿放电,引发分频铁磁谐振;全绝缘PT一次侧中性点接消谐器的方式对抑制此类事故效果最好;最后提出针对性的的消谐措施优化策略。 相似文献
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