支持向量机多分类及其在变压器故障诊断中的应用

基于支持向量机和油中溶解气体分析的变压器故障诊断的开题报告1. 研究背景和意义变压器是电力系统中广泛应用的电力设备，其稳定可靠运行对于保证电力系统的安全稳定运行至关重要。

然而，随着变压器的使用年限增长，其故障率也随之增加，对于变压器进行快速准确的故障诊断，对于延长设备的使用寿命、提高设备的运行效率以及保障电力系统的安全稳定运行有着重要的意义。

近年来，基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法和油中溶解气体分析方法已经成为变压器故障诊断领域的热点研究方向。

其中，SVM算法是一种基于统计学习理论和结构风险最小化的方法，具有强大的泛化能力和高精度的特点；而油中溶解气体分析方法则是通过对变压器中的绝缘油进行化验分析，提取其中的溶解气体特征来判定变压器的运行状态以及存在的故障类型。

2. 研究内容和思路本研究将基于支持向量机算法和油中溶解气体分析方法，结合变压器的工作原理和故障模式，设计变压器故障自动诊断系统，具体研究内容包括：(1) 变压器油中溶解气体分析特征提取通过对变压器油中溶解气体的化验分析数据进行处理和特征提取，从中提取出能够反映变压器故障状态和类型的关键特征点，为后续的SVM分类器建模提供数据基础。

(2) 基于SVM的变压器故障分类采用支持向量机分类算法，以区分变压器故障类型，进行故障自动诊断，并对不同类型的故障进行有效的处理和调整。

(3) 变压器故障判断准确性分析及性能优化对研究所设计的变压器故障自动诊断系统进行分析，评估其故障诊断准确性，并对所得结果进行分析、总结，指导后续的系统优化和完善。

3. 研究目标和预期结果本研究的主要目标在于设计出一种可靠的变压器故障自动诊断系统，通过对变压器油中溶解气体分析特征和SVM算法理论的深入研究和分析，构建出一个可靠性高、故障判别准确的变压器故障诊断系统，为实现变压器运行的长久稳定起到积极的作用。

预期结果如下：(1) 基于变压器油中的溶解气体分析得到的关键特征点，建立一个故障特征分类器，以进行变压器的故障类型判断和诊断，提高判断准确率。

基于深度学习的变压器故障研究和应用在电力系统中，高压变压器被广泛使用以将高压电能转换为低压电能。

然而，变压器可能会遇到各种问题，如故障、击穿等，而这些问题会严重影响电力系统的正常运行。

因此，变压器故障的检测和诊断变得非常重要。

近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的变压器故障研究和应用受到了广泛关注。

一、深度学习在变压器故障诊断中的应用深度学习是一种机器学习方法，能够通过利用神经网络结构进行建模和学习任务。

在变压器故障诊断领域，深度学习技术可以被用于特征提取、分类和诊断，以完成对变压器故障的检测和分析。

特征提取是深度学习在变压器故障诊断中的基本任务之一。

由于变压器故障信号的复杂性和非线性，传统的特征提取方法可能无法正确识别和提取特征。

而深度学习技术是一种端到端的学习方法，可以通过神经网络结构自动提取重要特征。

例如，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）可以有效地提取变压器图片信号中的纹理、边缘和色彩等特征。

分类是基于深度学习的变压器故障诊断的另一项重要任务。

传统的分类方法可能依赖于特定的规则和阈值，或者仅基于手动选取的特征进行分类。

然而，深度学习方法不需要事先设置严格的规则或者阈值，通过训练神经网络来实现自动分类。

例如，基于深度学习的支持向量机（SVM）可以实现对变压器故障信号的快速分类。

诊断是变压器故障诊断的核心任务之一，而深度学习技术可以被用于诊断各种类型的变压器故障信号，如短路、过热、缺相等。

例如，基于深度学习的循环神经网络（RNN）可以实现对变压器故障信号的序列建模，从而对潜在的故障进行诊断。

二、变压器故障检测和诊断的挑战尽管基于深度学习的变压器故障检测和诊断技术已经取得了显著进展，但是这些技术仍然面临挑战。

首先，变压器故障信号的获取和采样可能会受到多种因素的影响，如环境的干扰、信号采集设备的质量等，因此需要进行有效的信号处理和滤波，以保证故障信号的准确性和可靠性。

其次，在变压器故障信号中，不同类型的故障可能会产生相似或者重叠的特征，这可能会导致深度学习模型出现混淆问题。

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。

基于支持向量机和交叉验证的变压器故障诊断张艳;吴玲【摘要】为及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出基于优化惩罚因子C 参数的支持向量机算法(C-SVC:C-support vector classification)和交叉验证算法相结合的变压器故障诊断方法.该方法利用变压器在故障时产生的氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔的体积分数数据建立训练集和测试集.在训练集中,该方法能自动优化出(寻找最佳)支持向量机的核函数的参数γ和惩罚因子C,利用优化的参数对训练集进行训练,可得到最佳的支持向量机模型,并用该模型对测试集进行分类,从而诊断出变压器的故障类型.变压器故障诊断实例分析结果证明,该方法可行,有效,且具有较高的故障诊断准确率.%A novel method for power transformer fault diagnosis based on the C-SVC (support vector classification with the optimized penalty parameter C) and cross-validation algorithm is presented, which can monitor and detect latent transformer faults timely and accurately. The training and testing sets of the C-SVC algorithm are built upon the data about the dissolved gases including hydrogen, methyl hydride, ethane, aethylenum and acetylene produced from transformer faults. Through the optimizing process of the penalty parameter and kernel function parameter y in the training set, the optimal support vector machine model can be gotten, with which the classification of data in the testing set can be conducted to determine fault features. The method has been validated by many practical examples to be feasible and efficient with high fault diagnosis accuracy.【期刊名称】《中国电力》【年(卷),期】2012(045)011【总页数】4页(P52-55)【关键词】变压器;故障诊断;支持向量机;C-SVC算法;交叉验证;核函数参数【作者】张艳;吴玲【作者单位】自贡电业局调度局,四川自贡 643000;自贡电业局调度局,四川自贡643000【正文语种】中文【中图分类】TM410 引言电力变压器是电力系统中最重要的电气设备之一，其安全运行的可靠性关系到电力系统的稳定与安全。

运用多分类多核参数SVM的变压器故障诊断算法张庆磊;王宝华;陈祥睿【摘要】针对变压器故障诊断中支持向量机(SVM)的核参数选择和特征值权重问题,对多分类多核参数SVM算法做了改进.该方法研究了核参数对多分类SVM分类器分类性能的影响,采用多核参数表示输入特征分量的权重,通过最优化分类间隔来获得核参数的最优值,使SVM的分类性能达到最优.实验表明此算法拥有最优的分类性能,可以提高变压器诊断的精度和效率,拥有良好的应用前景.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2015(027)009【总页数】6页(P97-102)【关键词】多分类;多核参数;支持向量机(SVM);变压器;故障诊断【作者】张庆磊;王宝华;陈祥睿【作者单位】南京理工大学自动化院,南京210094;南京理工大学自动化院,南京210094;南京供电公司,南京210000【正文语种】中文【中图分类】TM855变压器是电力系统重要设备，其运行状态直接影响电力系统的安全与稳定。

变压器油中溶解气体分析DGA（dissolved gasanalysis）方法，由于其直观简单的特点，已得到了广泛研究和运用。

但变压器结构复杂，故障原因多变，故障表现和故障原理之间存在模糊性和复杂性，使得故障诊断存在许多困难。

近年来，大量智能算法被运用于变压器故障诊断中，而支持向量机算法SVM（support vectormachines）因为其训练样本数目要求小，诊断准确率高，鲁棒性好，得到了广泛的运用。

但变压器故障诊断由于本身的一些特点和技术要求，传统的SVM难以获得理想的诊断效果。

变压器故障诊断属于多分类问题，并需要考虑多个特征量，想要获得较好的分类效果，则需要使用多个核参数。

传统的多分类SVM方法如“一对一”和“一对多”[1]有着算法复杂、计算耗时久的缺点，而整体优化方法[2-3]在一个目标函数中同时考虑所有子分类器的优化参数，降低了优化算法的复杂程度，改善了SVM性能。

基于遗传优化支持向量机的变压器故障诊断电力变压器作为电力系统中的关键电力设备，其运行状态和电网的安全可靠运行息息相关，受到国内外研究者的广泛关注。

对于电力变压器的故障诊断，工程实践中广泛采用的是油中溶解气体法，它对于发现变压器的潜伏性故障非常有效，然而由于电力变压器的故障样本比较少，属于小样本数据，而支持向量机对于处理小样本数据情况下的分类问题非常有效，因此文章结合支持向量机、油中溶解气体法来建立变压器故障诊断模型，另外支持向量机的核函数参数g和惩罚因子C对变压器故障诊断模型的诊断效果有重要影响，所以文章还利用遗传算法来找出最优的参数，从而使其具有最佳的诊断性能。

标签：电力变压器；故障诊断；支持向量机；油中溶解气体法；遗传算法引言电力变压器作为电力系统中的关键电力设备，其运行状态和电网的安全可靠运行息息相关，一旦其发生故障，会给电网带来巨大的影响，因此对于变压器的故障诊断得到了电网以及国内外研究者的格外关注。

然而由于电力变压器的构造比较复杂，且长时间处于大电流、高电压的运行环境下，给电力变压器的故障诊断带来了困难[1]。

油中溶解气体法对于发现电力变压器的潜伏性故障非常有效且使用方便，从而使其在工程实践中得到了广泛推广，如基于油中溶解气体分析法发展而来的比值法，它对于发现变压器的潜伏性故障起到了一定的作用，然而该方法存在编码太绝对以及编码缺失的缺点，从而限制了它的发展。

而对于电力变压器的故障诊断，实际上就是处理一个多分类问题，它就是利用故障特征量的信息，从而采用用到变压器的故障诊断领域，如神经网络、支持向量机，它们就是通过对故障样本的学习，从而来进行故障诊断的，然而由于变压器的故障样本比较少，属于小样本数据[2]，而支持向量机对于处理小样本情况下的分类问题非常有效，因此文章结合油中溶解气体分析法以及支持向量机来建立变压器的故障诊断模型。

1 支持向量机理论支持向量机是由统计学理论的创始人Vapnik等人依据统计学理论于20世纪90年代提出的，它建立在统计学理论中的VC维理论和结构风险最小基础上，对于解决小样本、非线性、维数灾难、过学习以及局部极小值等问题非常有效。

基于支持向量机的变压器远程故障诊断研究的开题报告一、选题背景变压器在电力系统中扮演着重要的角色，其负责将电能从高压输电线路传输到低压配电线路，因此其可靠性和安全性非常重要。

在实际运行中，由于电力系统的复杂性和不可预测性，变压器难免会出现故障，如绝缘老化、短路等。

为了提高变压器的可靠性和延长使用寿命，需要对其进行及时的故障诊断和维护。

目前，变压器远程故障诊断技术已经得到了广泛的应用。

其中，支持向量机被认为是一种有效的方法，能够识别和分类各种变压器故障类型。

然而，目前针对变压器故障诊断的研究还存在一些问题，如数据不足、模型精度不够高等。

因此，本研究旨在基于支持向量机，通过收集和分析变压器的运行数据，建立一个高效准确的远程故障诊断模型，以提高变压器的可靠性和安全性。

二、研究目的本研究的主要目的如下：1.通过收集和分析变压器的运行数据，建立一个支持向量机模型，以识别和分类各种变压器故障类型。

2.通过对模型的训练和测试，评估其准确性和效率，为变压器远程故障诊断提供科学依据。

3.针对目前变压器远程故障诊断存在的问题，提出相关改进建议，并对该领域进行深入研究。

三、研究内容本研究的主要内容如下：1.收集和整理变压器的运行数据，包括各种故障类型的数据特征。

2.设计和实现支持向量机算法，包括模型选择、特征提取、训练和测试等环节。

3.对模型进行优化和调整，以提高其准确性和效率。

4.评估模型的性能，并与其他机器学习算法进行比较。

5.针对模型训练的结果，提出相关改进建议，并对变压器远程故障诊断领域进行探讨。

四、研究方法本研究采用以下方法：1.收集和整理变压器的运行数据，包括历史数据、实时数据和测试数据。

2.利用支持向量机算法，对数据进行处理、特征提取和分类。

3.通过交叉验证和网格搜索等方法，优化和调整模型的参数。

4.利用Python语言编写程序，实现模型的训练和测试，对模型进行评估。

五、可行性分析1.变压器故障诊断是一个热门和重要的研究领域，具有广泛的应用前景。

支持向量机在电力系统中的应用方法电力系统是现代社会的重要基础设施之一，它承担着电力生产、输送和分配的重要任务。

在电力系统中，支持向量机（SVM）作为一种机器学习方法，具有广泛的应用前景。

本文将探讨支持向量机在电力系统中的应用方法，包括在电力负荷预测、故障诊断和设备状态评估等方面的具体应用。

一、电力负荷预测电力负荷预测是电力系统运行和规划中的关键问题之一。

支持向量机作为一种监督学习方法，可以通过历史负荷数据和相关因素（如天气、季节等）来建立预测模型。

通过对历史数据的学习和分析，支持向量机可以准确地预测未来一段时间内的电力负荷情况，为电力系统的运行和调度提供重要参考。

二、故障诊断在电力系统中，设备故障是不可避免的。

及时、准确地诊断设备故障，对于保障电力系统运行的安全和稳定至关重要。

支持向量机可以通过监测和分析设备的运行状态和性能参数，识别潜在的故障特征，并进行故障诊断。

与传统的故障诊断方法相比，支持向量机具有更好的泛化能力和准确性，可以有效地提高故障诊断的效率和准确性。

三、设备状态评估设备状态评估是电力系统运行和维护中的重要环节。

支持向量机可以利用设备的运行数据和性能指标，建立设备状态评估模型。

通过对设备状态的监测和评估，可以及时发现设备的运行异常和潜在问题，为设备的维护和保养提供科学依据。

支持向量机在设备状态评估中的应用，可以提高设备的可靠性和稳定性，降低设备的运行成本，提高电力系统的整体运行效率。

总结支持向量机作为一种机器学习方法，在电力系统中具有广泛的应用前景。

通过对历史数据的学习和分析，支持向量机可以有效地应用于电力负荷预测、故障诊断和设备状态评估等方面，为电力系统的运行和管理提供重要支持。

未来，随着机器学习技术的不断发展和成熟，支持向量机在电力系统中的应用将更加广泛和深入，为电力系统的安全、稳定和高效运行提供更多的可能性和机遇。

基于多分类相关向量机的变压器故障诊断【摘要】变压器在是电力系统的重要变电设备，对其故障进行诊断是目前的热点，文章通过引入M-RVM理论，在此基础上提出了基于M-RVM的油浸式电力变压器故障诊断方法，给出了该诊断方法的具体实现过程，并将其与改良三比值诊断方法、贝叶斯分类器诊断方法和支持向量机诊断方法进行了比较。

通过实例分析验证了所提诊断方法的有效性。

【关键词】变压器；故障诊断；M-RVM理论1.引言变压器是电力系统中的重要电力设备，对其运行状态进行诊断是目前研究的热点[1-5]，然而实际问题中许多分类问题为多分类问题，针对此现状，Damoulasy 等人对二分类相关向量机进行了扩展，提出了多分类相关向量机（Milticlass Relevance Vector Machine，M-RVM）[6]。

M-RVM模型同样具有基函数权值少数非零，相关向量数量少，模型稀疏度高，诊断速度快；可有效解决小样本、高维、非线性分类问题；可以输出各类别成员概率，便于分析不确定性问题等优点。

更重要的是M-RVM通过引入多项概率似然函数，可以直接实现多分类。

鉴于变压器故障诊断本质上为多分类问题，本章尝试将M-RVM应用于变压器故障诊断。

首先介绍M-RVM的基本理论，然后在此基础上提出了基于M-RVM的油浸式电力变压器故障诊断方法，给出了该诊断方法的具体实现过程，并将其与改良三比值诊断方法、贝叶斯分类器诊断方法和支持向量机诊断方法进行了比较。

通过实例分析验证了所提诊断方法的有效性2.多分类相关向量机介绍多分类相关向量机（Milticlass Relev-ance Vector Machine，M-RVM）是Damoulasy等人于2008在二分类核函数学习、高斯过程组合协方差函数方法以及高斯先验处理多项概率似然函数方法的基础上，提出的一种基于贝叶斯框架的统计学习算法。

M-RVM采用分层贝叶斯模型结构，通过引入多项概率似然函数（Multinomial Probit Likelihood），实现了多分类和输出类别成员概率[7-9]。

基于多类支持向量机的变压器绝缘故障诊断
袁松贵;匡迎春
【期刊名称】《电力科学与工程》
【年(卷),期】2007(23)2
【摘要】利用支持向量机进行故障诊断,提出了一种基于决策树的多类支持向量机,并在变压器绝缘故障诊断中检验了它的有效性.
【总页数】3页(P9-11)
【作者】袁松贵;匡迎春
【作者单位】长沙理工大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410076;湖南农业大学,工程技术学院,湖南,长沙,410128
【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TM410.7
【相关文献】
1.基于自适应PSO算法的LS-SVM牵引变压器绝缘故障诊断模型 [J], 方科;黄元亮;刘新东
2.基于模糊三比值法的电力变压器绝缘故障诊断研究 [J], 李林;万志聪
3.基于PSO和SVM的牵引变压器绝缘故障诊断 [J], 方科;苏雁军;黄友文
4.基于反向传播神经网络的变压器绝缘故障诊断方法 [J], 李铮;姜思博
5.基于多类支持向量机的变压器故障诊断模型 [J], 江伟;罗毅;涂光瑜
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