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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司;国网江苏省电力有限公司滨海县供电分公司;滨海强源电气实业有限公司
申请日：2023-10-30
公开（公告）日：2024-03-12
公开（公告）号：CN117688457A
主分类号：G06F18/2411
分类号：G06F18/2411;G06F18/214;G06F17/16;G06N3/006;G06N20/10;G01R31/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开
摘要：本发明公开了一种基于优化蝗虫算法的变压器故障诊断方法：收集变压器故障类型数据作为样本数据，并对所述样本数据进行预处理；所述样本数据包括训练样本数据和测试样本数据；初始化蝗虫种群，获取初始化蝗虫位置；对所述初始蝗虫种群进行变异、交叉、选择操作，更新蝗虫位置，获得优化蝗虫算法；初始化孪生支持向量机，确定孪生支持向量机决策函数，将所述样本数据输入所述孪生支持向量机函数进行分类；应用蝗虫算法优化孪生支持向量机参数，并训练优化后的孪生支持向量机，得到诊断模型；将测试样本数据输入所述诊断模型进行分类，完成变压器故障诊断。本发明不仅增加了种群多样性，同时加强了算法的搜索能力和收敛速度，避免陷入局部最优。
主权项：1.一种基于优化蝗虫算法的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：收集变压器故障类型数据作为样本数据，并对所述样本数据进行预处理；所述样本数据包括训练样本数据和测试样本数据；初始化蝗虫种群，获取初始化蝗虫位置；对所述初始蝗虫种群进行变异、交叉、选择操作，更新蝗虫位置，获得优化蝗虫算法；初始化孪生支持向量机，确定孪生支持向量机决策函数，将所述样本数据输入所述孪生支持向量机函数进行分类；应用蝗虫算法优化孪生支持向量机参数，并训练优化后的孪生支持向量机，得到诊断模型；将测试样本数据输入所述诊断模型进行分类，完成变压器故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司;国网江苏省电力有限公司滨海县供电分公司;滨海强源电气实业有限公司 一种基于优化蝗虫算法的变压器故障诊断方法及系统
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