下载文档原格式
基于机器学习算法的电力系统故障诊断姜泽苗 袁 喆（国网山东省电力公司超高压公司）摘 要：随着电力需求的不断增加，输配电系统的复杂性日益增加。
由于复杂性的增加，对称和不对称故障的频率显著增加，导致断路器频繁跳闸，为消费者端提供的电能可靠性和质量都处于危险之中。
因此，有必要开发一种能够轻松识别电力系统故障的智能系统，使输配电线路中的对称和不对称故障被有效识别。
本文对用于电力系统故障分类的机器学习算法的分析和性能进行了研究。
电流和电压数据取自标准的ＩＥＥＥ １４总线系统，在ＭａｔｌａｂＳｉｍｕｌｉｎｋ中对正常、对称和不对称故障情况进行了仿真，然后将提取的数据通过ＳＶＭ模型进行训练和测试。
这项工作的主要目标是准确地对电力系统中发生的不同类型故障进行分类，以便使电力系统更快地恢复。
关键词：机器学习；总线系统；故障诊断；智能机制０ 引言在任何一个国家的发展中，能源都扮演着重要的角色。
电能是最精炼的能源形式，被认为比其他所有形式的能源都优越，它清洁、无污染，并且易于从一个地方运输到另一个地方。
能源部门扮演着重要的角色，因为对电力的需求呈指数级增长，这需要在电力部门进行巨额投资，以满足这一需求。
这种由于电力需求的增加而增加的发电量，使我们的电力电路变得更加复杂。
为了提供持续可靠的电能，系统中的故障应在最短时间内被切除。
不同类型不良条件的存在会导致各种类型的故障，从而导致电力系统故障。
因此，当系统的任何部分发生故障时，都会降低用户端对电力系统的信任，为了提供可靠和不受干扰的潮流，电力部门必须熟练地对不同类型的故障进行分类和检测。
准确识别和确定系统中故障的发生将有助于快速恢复因故障引起的干扰［１ ３］。
计算方法具有快速响应能力，随着计算技术的发展，机器学习技术中的故障分类和分析开辟了更广泛的应用和评估解决方案，近年来，人们对电力系统中不同路段即输配电系统的故障分类进行了大量的研究工作。
其中一种方法是阻抗测量技术，使用单侧阻抗测量方法来查找和检测故障的位置。
基于机器学习的电力系统故障检测技术研究随着电力系统规模和复杂度的不断增加，电力系统的安全与稳定运行成为了重要问题。
在电力系统中，故障是不可避免的，如何准确地检测故障发生并及时处置故障已成为电力系统运行与管理的重要研究方向。
而基于机器学习的电力系统故障检测技术，正成为一个研究热点。
1. 机器学习在电力系统故障检测中的应用机器学习是一种通过构建模型并根据数据进行预测的算法，其在电力系统故障检测中应用广泛。
在电力系统中，至关重要的是准确识别故障类型，需要根据历史数据对电网进行建模，并监测数据以进行检测和提醒。
传统的电力系统故障检测方法往往基于模型和规则，并且需要依赖专家来进行设计。
而机器学习模型则具有更高的自动化和实时性，可以从大量数据中提取特征，准确判断电力系统的状态。
例如，一些机器学习模型需要多变量输入，主要是通过分析电力系统的历史数据来确定一个事件序列。
对于大型电力系统而言，此类数据处理技术可以提高故障检测的准确性和灵敏度。
此外，基于机器学习的电力系统故障检测也需要熟练掌握传感器和信号处理技术。
2. 机器学习在电力系统故障分类中的应用故障分类是在电力系统中必不可少的一环。
对于不同类型的故障，需要采取不同的措施进行处理。
而机器学习模型也可以用于识别故障类型并分类。
例如，采用支持向量机（SVM）模型可以识别电力系统中的故障类型，如短路、接地故障和过载。
通过输入预处理的传感器数据，SVM模型可以提供准确的故障类型分类。
同样，朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型也可以用于电力系统的故障分类。
3. 机器学习在电力系统故障诊断中的应用在发生故障时，机器学习也可以用于诊断故障原因。
通过对历史数据进行机器学习分析，建立电力系统的故障行为模型，并确立故障特征表征，可以更加准确地诊断故障原因。
例如，使用决策树（Decision Tree）模型可以在电力系统故障诊断方面很好的应用，它可以基于种种因素对电力系统中每一台设备的故障进行分类。
电气工程与自动化♦Dianqi Gongcheng yu Zidonghua基于SVM算法的变压器DGA和故障诊断陆敏安'任堂正'肖远兵'陈敬德'崔明飞(1.国网上海市电力公司青浦供电公司，上海201799；2.亿可能源科技(上海)有限公司，上海200433)摘要:油中溶解气体分析(DGA)是评估变压器运行状态和故障诊断的重要指标。
现将支持向量机算法(SVM)应用于DGA和故障诊断中，并对比了SVM算法和其他传统算法在故障诊断中的正确率。
研究明，传统算法的故障诊断正确率在43%〜54%,的SVM算法正确率76.77%。
23%的正确率分证明了SVM算法在故障征识别中的先进性,对变压器运维提供了力的技术支持。
关键词:变压器;支持向量机;油中溶解气体分析;故障诊断0引言确评估变压器运行状态对电网可性运维故有重要。
油中溶解气体分析(DGA)是反映变压器运行状态的重要指标!1。
传统的DGA方法主要使用IEC60599提出的三比值法［2］,国内的科研了压器油中溶解气体分析和判断〉(DL/T722—2014)用正确评估变压器油的量和运行状况!3。
传统分析法有国电的支持，的法保证正确率!4$5。
,统和性理论等方法逐渐被应用于DGA!6$7"。
比于传统的DGA法，这些评估体的确了故障识别的正确率，但是有限的■依于的机识，中的，应用。
先进的能算法用于DGA，如BP神经网络，是网络收敛速度慢，容易过拟合，并且在量少时无法保证正确率的缺点阻碍了它的进一步应用与推广冈。
基于对往发表论文的研究，了显著提升基于DGA的故障诊断的正确率，需要使用有坚实基础并且适用于小样本的机器学习算法。
本文将介绍支持向量机算法(SVM)在DGA中的应用。
第一节首先介绍SVM算法的原；第二节则验证SVM在DGA故障诊断中的正确率，并将其与传统算法进行对比;第三节对文章成进行了总。
1SVM算法原理支持向量机(SVM)［9$10］的理论依据是统计学习，通过数据挖掘的方法，解决模式识别、时间序列分析问题，最小了经验风险和型复杂度的同时，在样本有限的条件下，能够确输岀函数的平滑性型的广性［11］o二分类问题举［10］，如图1(a)所示，要将灰、黑两种类别分类，图1(b)中供了一个分割线A，可称为分类线。
机器学习中的支持向量机与朴素贝叶斯算法比较支持向量机（Support Vector Machines，SVM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法都是机器学习中常用的分类算法，但它们在原理、应用领域、假设和实现方面有很大的差异。
接下来将对这两个算法进行详细的比较。
1.原理：SVM是一种监督学习模型，其基本原理是找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，以达到最佳分类效果。
SVM可以通过使用不同的核函数来灵活处理不同类型的数据。
朴素贝叶斯算法则基于贝叶斯定理，利用属性之间的条件独立性假设进行分类。
它假设所有属性对于给定类别的出现都是独立的，从而简化了计算问题。
朴素贝叶斯通过计算每个类别的概率，并选择具有最高概率的类别进行分类。
2.应用领域：SVM广泛应用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域。
它在处理高维数据和非线性数据上具有优势，可以通过核函数将低维数据映射到高维空间进行分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有广泛的应用。
由于它的简单性和效率，朴素贝叶斯算法在处理大规模数据集时表现出色。
3.假设：SVM假设数据是线性可分的，即存在一个超平面可以完美地将不同类别的数据分开。
对于线性不可分的数据，SVM可以通过引入松弛变量来容忍一定的错误。
朴素贝叶斯算法假设所有属性之间是条件独立的。
这是一个强假设，通常在实际应用中不成立。
然而，在实践中，朴素贝叶斯算法通常能够产生良好的分类结果，尤其是在属性之间存在较弱依赖关系时。
4.实现：SVM的实现包括选择核函数、优化超参数和求解最优化问题。
常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核。
对于大规模数据集，通常使用支持向量机进行分类。
朴素贝叶斯算法的实现相对简单，主要计算类别的概率和属性条件概率。
可以使用最大似然估计或贝叶斯估计来计算这些概率。
朴素贝叶斯算法常用于处理文本数据，特别是在大规模数据集上表现良好。
5.优缺点：SVM的优点包括能够处理高维数据、非线性数据和大规模数据集，具有较强的泛化能力。
基于支持向量机的变压器故障诊断方法施竹君;王宝华【摘要】We propose a fault diagnosis method based on the modified cuckoo search algorithm (WCS), steepest descent method and support vector machine (SVM) to improve the accuracy of transformer fault diagnosis. A new inertia weight is also proposed and applied to solve the problem that the convergence rate of cuckoo search algorithm decreases in final iterations. SVM parameters are optimized by the algorithm which is combined with improved cuckoo search algorithm and steepest descent method, overcoming the defects that SVM model is easy to fall into local optimum. Support vector machine is trained on the MATLAB platform using LIBSVM toolbox, and the well-trained SVM will be adopted to diagnose the #1 transformer fault for 110kV Gantang substation. Study of practical cases indicate that, with this method, transformer faults can be diagnosed effectively and accurately, and the accuracy is higher than that using particle swarm optimization(PSO)、genetic algorithm(GA)and grid search(GS).%为了提高变压器故障诊断的准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和改进布谷鸟算法(WCS)及最速下降法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入一种新的惯性权重,解决布谷鸟算法在迭代后期收敛速度下降的问题.利用最速下降法与改进的布谷鸟算法相结合的算法进行SVM参数的寻优,克服了基本的SVM模型容易陷入局部最优的缺陷,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型,利用LIBSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机,用训练良好的支持向量机诊断110kV甘棠变电所#1主变压器故障情况.通过实例验证分析表明,采用该算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;相较于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)等算法,该方法具有更高的诊断准确率.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)005【总页数】7页(P163-169)【关键词】支持向量机;布谷鸟算法;最速下降法;故障诊断;分类模型【作者】施竹君;王宝华【作者单位】南京理工大学自动化学院, 南京 210094;南京理工大学自动化学院, 南京 210094【正文语种】中文电力变压器安全稳定地运行是整个电网稳定的基础.若设备出现故障,一般会使设备停止运行,并会造成巨大的经济损失[1].所以为了预防变压器发生故障,必须对其进行故障诊断研究,从而降低故障发生的概率,并及时采取措施,对变压器进行维修或更换. 如今,油中溶解气体分析法(DGA)已普遍应用于油浸电力变压器的故障诊断.通过大量研究表示,基于DGA的电力变压器故障诊断技术主要分为传统诊断方法和智能诊断方法两种[2-6].其中传统的诊断方法主要有关键气体法、三比值编码法、立方图法、大卫三角法、ETRA法等;近些年,BP神经网络理论、信息融合技术、灰色关联理论、模糊数学理论以及支持向量机等[7-14]可用于变压器的故障诊断.支持向量机算法在解决小样本问题的同时,能解决高维和非线性等问题,因此广泛应用于故障诊断领域中.在电力变压器故障诊断领域,董明等[15]学者首先将支持向量机引入电力变压器故障诊断中,将邻近搜索聚类应用于分层决策,来修正支持向量分类器参数难于选择带来的误差,提高了诊断的正确性.文献[16]提出自适应参数优化的模糊支持向量机增量算法的电力变压器故障诊断.文献[17]将有向无环图支持向量机成功应用于故障诊断中,取得了一定的效果.文献[18]提出将蚁群算法用于支持向量机模型参数的寻优.支持向量机不仅算法简单而且具有较好的鲁棒性,但也较易陷入全局最优.本文通过引入一种新的惯性权重对布谷鸟算法进行改进,随后提出了一种最速下降法与改进的布谷鸟算法相融合的算法(SDWCS),改善布谷鸟算法在运算后期收敛速度过慢的缺点.并将油色谱数据(DGA)各气体含量的比值作为评估标准,利用新算法对SVM模型的惩罚参数c和核函数参数g进行全局寻优,利用优化得到的SVM模型进行变压器故障诊断,通过实例进行分析验证.与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)相比,本文所提出的方法诊断准确率较高.支持向量机在数据分类问题中,其考虑寻找一个满足分类要求的超平面,并且使训练集中的点距离分类面尽可能的远.分类线方程为对它进行归一化,使对线性可分样本集满足:最优分类面的问题可以描述为以下的被约束优化问题:可以通过拉格朗日(Lagrange)乘子方法解决.拉格朗日算子为:分别对参数w和b求导,并令其等于零得由式(4)得到使用拉格朗日优化方法,根据沃尔夫(Wolef)的对偶理论[19]可以把上述分类问题转化为如下的对偶问题,把式(5)带入式(3)中得:其中, 为与第i个样本相对应的拉格朗日乘子.参数b可由下式计算:最后得到的最优分类函数是然而当存在少量样本无法用线性方法分开时,此时需要引入一个松弛变量式(2)的约束条件变为如下形式:于是得到下面的优化问题:构造拉格朗日方程,最后得到如下的对偶拉格朗日算子:其中,c>0称为惩罚参数.然而,当存在非线性问题时,即对于给定的样本点不能用一个超平面分离时,上面提到的线性分类方法将不再适用,此时,在高维空间,需要将低维的非线性问题转化为线性可分问题,及使用核函数将所有样本点映射到高维空间[16].根据希尔伯特—施密特(Hibert-Schmidt)原理,只要核函数满足莫塞尔(Mercer)条件[20]:对任意给定函数g(x),当有限时,就对应某一空间的内积此时,其优化问题变为如下形式:而分类决策函数变为:目前常用的核函数有以下三种[21]:多项式核函数、高斯(Gauss)径向基核函数(RBF)及Sigmoid核函数.本文采用RBF核函数:其中,g>0称为核参数.由此可知,SVM模型的关键在于惩罚参数c和核参数g的选定,本文通过SDWCS 算法对参数c和g进行全局寻优,从而得到最好的c和g.2.1布谷鸟算法布谷鸟搜索算法[22](cuckoo search,CS)是由YANG等提出的一种新型元启发式搜索算法.其思想主要基于两个策略:布谷鸟的巢寄生性和莱维飞行(L’evy flights)机制. 布谷鸟算法是模拟布谷鸟随机产卵的行为.为了简化描述CS算法,可以用下面的三条规律[23]:①每只布谷鸟每次只下一个蛋,并且随机选择一个鸟巢进行孵化;②在这些鸟巢中,产出最优鸟蛋的鸟巢将被保留到下一代;③鸟巢的数量是固定的,并且设鸟巢的主人发现鸟巢中含有外来蛋的概率为pa,则满足如果发现外来蛋,鸟巢主人将蛋丢出,或者重新建立一个鸟巢.根据以上3条规律,布谷鸟搜索鸟巢位置的更新公式如下:式中:为第i个鸟巢在第t代的鸟巢位置;为步长控制量,一般取为用于确定随机搜索范围:其中是常数示当前最优解.式(15)中,Å表示点对点乘积;为随机搜索路径服从Levy分布.则相应的位置更新公式为:其中,u和v均服从正态分布:式中,G是标准的Gamma函数.2.2 改进的布谷鸟算法(WCS)在标准的布谷鸟算法中,布谷鸟的飞行路径是随机的,不利于算法的迭代.针对这一问题,通过引入一种非线性惯性权重并对CS算法进行改进,加快其后期收敛速度[24].考虑到较小的惯性权重可以减小搜索步长,迭代逐渐收敛到极值点,但过小的惯性权重会使算法一旦进入局部极值点邻域内很难跳出,使全局寻优难度增加;较大的惯性权重可以使算法不易陷入局部最小,从而能收敛到全局最优值.改进后的布谷鸟算法位置更新表达式如下: 其中:式(20)中, 为充分大的正常数,t和tmax分别为当前迭代次数和最大迭代次数,t0为取定的正整数.3.1 SDWCS算法最速下降法作为最简单和最古老的优化算法之一,具有直观有效等优点,目前许多有效的优化算法均建立在该算法的基础之上.为了改进布谷鸟搜索算法的缺点,利用最速下降法进修正[25],其步骤如下:通过改进的布谷鸟搜索算法保留得到鸟类孵出上代的最优解,并利用最速下降法进行迭代,不断修正最优鸟巢的位置,最终获得最优解.3.2 基于SDWCS优化的SVM故障诊断模型基于SDWCS和SVM的故障诊断算法的流程图如图1所示.4.1 实例分析本模型选用LIBSVM作为训练和测试工具,选用RBF核函数作为核函数,将气体相对含量(H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、总烃、CO、CO2)作为输入,各故障类型(包括变压器正常状态和其他4种变压器故障:低能放电、高能放电、中低温过热故障以及高温过热故障)所对应的编码(1、2、3、4、5)作为输出.考虑到变压器的容量、型号等因素的影响,本文收集了大量的变压器油色谱数据(GDA),从中整理了200组样本.从样本中抽取每个状态样本各30组数据作为训练集,其余50组数据作为测试集,变压器故障样本统计如表1所示.本文设定SVM的参数c和RBF核函数的参数g取值范围;设置鸟巢总数n=25,发现外来鸟的概率pa=0.25,最大迭代次数为100次.图 2为SDWCSSVM模型进行参数优化的适应度曲线,得到的最优参数为:c=2.1045,g=2.4586.从图 2中可以看出,适应度曲线在前5个周期内收敛速度较快,随后逐渐趋于平缓,最终趋与一条直线,实现了参数的优化.由图3可知,在50组训练样本中,有2组样本(分别为1组正常状态和1组高温过热故障)出现了诊断错误,其训练集和测试集的诊断准确率分别为87.3333%和96%,由此结论可知,该方法可有效地用于电力变压器故障诊断.4.2 比较结果为便于比较,在采用相同的训练集及测试集样本的情况下,分别采用粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)对变压器进行故障诊断.图4、6、8分别分别代表 PSO、GA、GS算法的寻优过程.图5、7、9分别为其对应的变压器故障样本结果对比图.由图4、5中可以看出,适应度曲线在第40代时趋于平缓,最终收敛,其训练集及测试集准确率分别为86.6667%和94%.由图6和图7可以看出,适应度曲线在第20代时趋于平缓,最终趋于一条直线,训练集和测试集的样本准确率分别为86.6667%和92%.由图8和9看出,GS算法的训练集与测试集准确率分别为86.6667%和94%.通过比较几种算法,发现SDWCS算法的收敛速度最快,在第5代就收敛到最优鸟巢,并且变压器故障诊断测试样本的准确率最高.4.3 故障预测110kV甘棠变电所#1主变压器(40000kVA)于2012年12月投运,投运后设备一直很正常,直到2016年4月6日,色谱周期检测中总烃含量突然明显升高,总烃含量由2016年1月15号的9.4uL/L变为346.9uL/L,见表2,远远超过注意值.采用训练良好的支持向量机对110kV甘棠变电所#1主变压器的故障进行预测,诊断结果为中低温过热故障.检修单位对该台变压器在停电状态下,分别测量了绕组的直流电阻、介质损和吸收比,无异常,说明故障点不在电气回路和主绝缘部位,打开铁芯接地,测量铁芯对地电阻,结果为0.由此判断该设备存在铁芯接地故障,是中低温过热所致.由此证明,采用SDWCS算法优化支持向量机的判断结果与实际相符.为避免布谷鸟搜索算法在后期搜索速度过慢和搜索精度过低的缺陷,本文提出了一种最速下降法与改进的布谷鸟算法结合的算法(SDWCS),并且通过引入一类非线性惯性权重,加快了算法的收敛速度,使其更容易收敛到全局最优.再将其与支持向量机相结合,形成SDWCS—SVM模型,并运用于电力变压器的故障诊断与预测.从分析实例可以看出,SDWCS算法具有较好的收敛速度与准确率.1陈树勇,宋书芳,李兰欣,等.智能电网技术综述.电网技术, 2009,33(8):1–7.2 Muthanna KT,Sarkar K,Waldner K.Transformer insulation lfeasessment.IEEE Trans.on Power Delivery,2006,21(1): 150–156.3 Singh J,Sood YR,Jarial RK,et al.Condition monitoring of power transformers—bibliography survey.IEEE Electrical Insulation Magazine,2008,24(3):11–25.4 Tang WH,Goulermas JY,Wu QH,et al.A probabilistic classifier for transformer dissolved gas analysis with a particle swarm optimizer.IEEE Trans.on Power Delivery, 2008,23(2):751–759.5 IEEE Standard C57.104—2008 IEEE guide for the interpretation of gases generated in oil-immersed transformers,2008.6任静,黄家栋.基于免疫RBF神经网络的变压器故障诊断.电力系统保护与控制,2010,38(11):6–9.7 Zhang Y,Ding X,Liu Y,et al.An artificial neural network approach to transformer fault diagnosis.IEEE Trans.on Power Delivery,1996,11(4):1836–1841.8蔡红梅,陈剑勇,苏浩益.基于灰云模型的电力变压器故障诊断.电力系统保护与控制,2012,40(12):151–155.9刘同杰,刘志刚,韩志伟.自适应模糊支持向量机中邻近增量算法在变压器故障诊断的应用.电力系统保护与控制, 2010,38(17):47–52.10尚勇,闫春江,严章.基于信息融合的大型油浸电力变压器故障诊断.中国电机工程学报,2002,22(7):115–118.11 Naresh R,Sharma V,Vashisth M.An integrated neural fuzzy approach for fault diagnosis of transformers.IEEE Trans.on PowerDelivery,2008,23(4):2017–2024.12 Fei SW,Sun Y.Forecasting dissolved gases content in power transformeroil based on support vector machine with genetic algorithm.Electrical Power Systems Research,2008, 78(3):507–514.13 Wu HY,Hsc CY,Lee TF,et al.Improved SVM and ANN in incipient fault diagnosis of power transformers using clonal selectionalgorithms.International Journal of Innovative Computing Information and Control,2009,5(7):1959–1974.14赵文清,李庆良,王德文.基于多模型的变压器故障组合诊断研究.高电压技术,2013,39(2):302–309.15董明,孟源源,徐响,等.基于支持向最机及油中溶解气体分析的大型电力变压器故障诊断模型研究.中国电机工程学报,2003,23(7):88–92.16董秀成,陶加贵,王海滨,等.适应模糊支持向量机增量算法在变压器故障诊断中的应用.电力自动化设备,2010,30 (11):48–52.17 Zhao W,Wang L.Fault diagnosis of power transformer based on DDAG-SVM.2010 IITA Internation Conference on Nanotechnology and Computer Engineering,CNCE 2010.2010.819–824.18 Niu W,Xu L,Hu S.Fault diagnosis methed for power transformer based on ant colony-SVM classifier.2nd International Conference on Computer and Automation Engineering,ICCAE 2010.2010.629–631.19 Vapnik VN.The nature of statistical learning theory.NewYork,USA.Springer-Verlag.1998.1–17.20 Mangasarian OL.Mathematical programming in machinelearning.Nonlinear optimization in and Applications.NewYork.Springer.1996.283–295.21 Burges CJC.Atutorial on support vector machines for patternrecognition.Data Mining and Knowledge Discovery,1998, 2(2):121–167.22 YANG X S,DEB S.Cuckoo search via L’evy flights.Proc. of World Congress on Nature&Biologically Inspired Computing.IEEE A.2009.210–214.23戴臻.布谷鸟算法优化支持向量机的网络热点话题预测.计算机应用软件,2014,31(4):330–333.24 Fan SKS,Chiu YY.A decreasing inertia weight particle swarm optimizer.Engineering Optimization,2007,39(2): 203–228.25屠立峰,包腾飞,唐琪,赵斌.基于SDCS-SVM的大坝安全监测模型.三峡大学学报,2015,37(2):6–9.。
基于SVM的智能电网故障诊断技术研究一、引言近年来，随着电力行业的快速发展，智能电网已经逐渐成为未来电力发展的趋势。
在智能电网中，电力系统的故障问题一直是困扰着电力公司的重要问题。
为了有效地解决电力系统故障问题，需要采用先进的技术手段来进行诊断与监测。
二、智能电网故障诊断技术的研究现状目前，电力系统中的故障诊断技术主要采用传统的人工判断的方法，即检查电线路和设备进行故障的初步确认，然后根据经验进行排除法来确定故障原因。
然而，这种传统方法存在着诊断时间长、人力成本高、易出现误判等问题，难以满足大规模的电力系统故障诊断的需要。
为了解决传统电力系统故障诊断方法的缺陷，研究人员开始将机器学习技术引入电力系统故障诊断领域。
其中，支持向量机（SVM）是一种具有广泛应用前景的机器学习技术，在智能电网故障诊断技术中的应用也逐渐受到关注。
三、支持向量机技术概述支持向量机是一种基于统计学习理论的非线性分类器，其基本思想是将高维的样本转换成低维的空间，然后在低维空间中构造一个超平面来进行分类。
SVM的核心是分类器的设计，该分类器可以改变不同问题的学习性质以达到高效和准确的分类。
支持向量机是一种强大的机器学习算法，它可以在非线性情况下直接利用核函数将输入的数据映射到高维空间中，然后在高维空间下使用线性分类器进行分类，从而实现复杂的数据分类任务。
同时，支持向量机的训练过程是一个优化问题，在求解过程中可以避免陷入局部最优解，因此具有较高的稳定性。
四、基于SVM的智能电网故障诊断技术研究4.1 SVM模型的建立智能电网故障诊断技术的研究中，需先将故障数据采集后进行特征提取，得到故障数据的特征向量。
然后，可以将特征向量作为SVM模型的输入，从而建立智能电网故障诊断模型。
在SVM模型的建立过程中，需要选择合适的核函数和调整参数，以达到最佳的分类效果。
4.2 SVM模型参数的优化在SVM的训练过程中，可能会遇到训练样本不平衡、模型过拟合或欠拟合等问题，这时需要对模型的参数进行优化。
基于SVM的油浸式变压器故障诊断及定位的研究变压器是电力系统中重要的枢纽设备,它的可靠运行与整个电力系统的安全与稳定紧密相关。
为了解决应用油中溶解气体分析方法(Dissolved Gases Analysis,DGA)诊断变压器内部绝缘故障时遇到的主要技术难题,本论文提出了用于提高变压器故障诊断及故障点定位准确性和可靠性的诊断模型及实现方法。
通过仿真实验,证明了该方法的实用性及有效性。
主要研究工作如下：(1)通过对变压器绝缘油中溶解的碳氢气态化合物及其他特征气体的产生过程进行热力学理论分析,找出特征气体产生的原因、产生特征气体所需要的各种外部条件以及不同外部条件所对应的特征气体组分含量。
(2)研究并理清变压器各种类型故障的产生机理,找出不同故障给绝缘油及其它绝缘材料造成的影响,例如引起的物理、化学变化,是否会生成新物质及其成分及数量等。
(3)探寻特征气体的产生过程与变压器故障产生机理的内在联系,确定不同类型的故障对应不同特征气体组分的关系,实现故障类型与特征气体组分之间的“一一对应”关系。
(4)将支持向量机理论引入到变压器的故障诊断问题中,在对支持向量机的多类分类问题深入研究的基础上,通过分析变压器运行不正常的现象,甚至发生故障时与绝缘油中溶解性气体组分的关系,建立一种故障诊断模型。
通过实验证明,该方法能有效地确定变压器的故障类型,大大提高工作效率。
(5)引入支持向量机理论,进一步分析变压器故障与油中溶解性特征气体的组分关系,并结合变压器电气试验相关信息,将支持向量机的多类分类算法引入到故障点的定位问题中,建立一种变压器故障点定位模型。
通过仿真实验,证明该故障定位模型能够实现对变压器的故障点进行有效定位,为变压器故障点的定位
研究工作提供参考。
支持向量机在变压器故障诊断中的应用变压器故障诊断的本质是一个多分类识别问题。
支持向量机（Suppot Vector Machine，SVM）能够在小样本的情况下很好的解决这种故障识别，而参数合理选择对SVM的分类性能有很大的影响。
讨论利用多种算法优化SVM分类器参数，并结合LIBSVM工具箱进行分析，给出了其GUI图形界面。
对比分析了单一算法和混合算法对SVM性能的影响，并结合具体数据进行实例验证，可以作为变压器故障诊断辅助方法。
标签：变压器；故障诊断；支持向量机；混合优化算法引言变压器为系统中最重要的设备之一，运行状态直接影响到整个系统的安全性和稳定性。
近几年，在变压器故障诊断中，提出了将DGA技术与人工智能算法相融合。
支持向量机为一种机器学习算法，能够很好解决多分类识别问题。
而在支持向量机参数选择过程中，提出了利用算法进行优化。
例如文献1提出利用改进网格在SVM故障诊断应用；文献2给出利用CV和GA相结合的方法。
讨论利用单一算法寻优SVM参数，在其分类器的性能不是较高的基础上，提出了利用交叉验证和粒子群相融合方法，来提高分类器的分类性能，达到提高故障诊断率目的。
1 基于网格法参数寻优基于RBF核函数的SVM，其优化的参数为（C，g）[3]。
参数（C，g）的搜索范围为[2-x，2x]。
其指数的大小影响到网格的密度，如果指数取值很大，虽然能找出最优的参数，但是其复杂程度很高，且运算时间长。
其搜索的过程为：取参数（C，g）的初始值为。
给定搜索的范围为[2-15，215]。
在这个范围内搜寻最佳的参数C和g。
固定初始值C，选取g的步长为L为0.5。
在范围[2-15，215]内以L为0.5的迭代步长进行搜索。
寻找出最佳的g。
固定初始值g，同样选取C的步长L为0.5。
在范围[2-15，215]内以L为0.5的迭代步长进行搜索。
寻找出最佳的C。
基于LIBSVM FARUTO版本的函数调用格式为：[bestacc，bestc，bestg]=SVMcgForClass（train_label，train，cmin，cmax，gmin，gmax，cstep，gstep，accstep）其中，train_label、train分别为训练集的标签和训练集数组，其输入格式与LIBSVM相同。
svm 故障诊断综述
支持向量机(SVM)是一种广泛使用的机器学习算法，但在实际使
用过程中可能会遇到故障，影响算法的性能和输出结果的准确性。
本
文将对SVM故障诊断进行综述。
SVM故障的主要原因可以分为三类：数据集问题、算法参数问题
和编程语言问题。
对于数据集问题，SVM需要依赖于输入数据，如果输入数据存在问题，就会直接影响SVM的性能。
常见的数据集问题包括
噪声、异常值、数据不平衡等。
解决这些问题的关键是数据清洗和特
征选择。
算法参数问题指的是在使用SVM的过程中，可能会使用不合适的
算法参数，从而导致模型过拟合或欠拟合。
这些参数包括核函数的类型、正则化参数和惩罚参数等。
通常需要通过交叉验证等技术来优化SVM的参数，以获得更好的性能。
编程语言问题是指在编写SVM程序的过程中，可能会出现语法错
误或编译错误。
这通常是由于程序员的疏忽或对编程语言的不熟悉所致。
为了避免这些问题，程序员应该熟悉所使用的编程语言，并遵循
良好的编程习惯。
总之，SVM作为一种常见的机器学习算法，在实际应用中可能会
遇到多种故障。
针对这些故障，需要程序员具备基础知识和分析能力，及时识别和解决问题，保证算法的性能和输出结果的准确性。
