基于改進(jìn)烏鴉搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)的變壓器故障檢測方法

關(guān)鍵詞：烏鴉搜索算法；支持向量機(jī)；變壓器；故障檢測

中圖分類號：TM407；TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0 引言

變壓器作為電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備，其運(yùn)行狀態(tài)決定了電力系統(tǒng)是否安全與穩(wěn)定。因此，研究變壓器故障檢測技術(shù)尤為重要。變壓器故障檢測的方法多種多樣，包括傳統(tǒng)的物理檢測法[1]、化學(xué)檢測法[2] 以及基于人工智能技術(shù)[3] 的檢測方法等。然而，這些方法在實際應(yīng)用中往往存在一定的局限性，存在檢測效率低下、誤判率高等問題。因此，研究一種高效、準(zhǔn)確的變壓器故障檢測方法具有重要的實際意義。

近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在故障檢測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。其中，支持向量機(jī)（support vectormachine，SVM）因其良好的分類性能和泛化能力而受到廣泛關(guān)注[4]。然而，SVM 性能的優(yōu)劣取決于其參數(shù)的選擇。傳統(tǒng)的參數(shù)選擇方法往往依賴于經(jīng)驗或試錯法，難以獲得最優(yōu)解。因此，如何有效地優(yōu)化SVM 參數(shù)，提高其在變壓器故障檢測中的性能，成為一個亟待解決的問題。

針對上述問題，本文提出一種基于改進(jìn)烏鴉搜索算法（crow search algorithm，CSA）[5] 優(yōu)化SVM的變壓器故障檢測方法。該方法通過引入烏鴉搜索算法對SVM 參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，旨在提高SVM 在變壓器故障檢測中的分類精度和效率。本文闡述了基于改進(jìn)烏鴉搜索算法優(yōu)化SVM 的變壓器故障檢測方法的實現(xiàn)過程，并通過實驗驗證了該方法的有效性。

1.4 改進(jìn)烏鴉搜索算法優(yōu)化SVM參數(shù)

在變壓器故障檢測任務(wù)中，SVM 性能與其設(shè)置的參數(shù)息息相關(guān)。為了更好地發(fā)揮SVM 在故障檢測中的優(yōu)勢，需要對其參數(shù)進(jìn)行精確優(yōu)化。SVM的主要參數(shù)包括懲罰因子C 和核函數(shù)參數(shù)，其中，C 控制對誤差（過擬合誤差和泛化誤差）的懲罰程度，而核函數(shù)參數(shù)則決定了數(shù)據(jù)在高維空間中的映射方式。

本文針對RBF 核的SVM 進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，而RBF 核函數(shù)的主要參數(shù)是γ，它決定RBF 的寬度，影響SVM 分類邊界的形狀和位置。為了優(yōu)化SVM的參數(shù)C 和γ，即得到最佳的C 和γ，本文將其建模為一個優(yōu)化問題。該問題的目標(biāo)是在給定的參數(shù)空間內(nèi)找到一組最優(yōu)的C 和γ，使得SVM 在變壓器故障數(shù)據(jù)集中的分類準(zhǔn)確率最高。

為解決這個問題，本文采用基于改進(jìn)烏鴉搜索算法的優(yōu)化SVM 參數(shù)選擇。圖1 為改進(jìn)烏鴉搜索算法優(yōu)化SVM 參數(shù)流程。

2 基于改進(jìn)烏鴉搜索算法優(yōu)化SVM的變壓器故障檢測

在電力dcj6dkQvaJZNpxJ4ACcqLg==系統(tǒng)中，變壓器的穩(wěn)定運(yùn)行對于保障整個系統(tǒng)的可靠性至關(guān)重要。因此，實現(xiàn)準(zhǔn)確的變壓器故障檢測對于預(yù)防潛在的安全風(fēng)險、提高系統(tǒng)維護(hù)效率具有重要意義。

故障檢測的首要任務(wù)是收集全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。在變壓器故障檢測中，需要收集包括正常運(yùn)行狀態(tài)以及多種故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能來自傳感器的實時監(jiān)測、歷史記錄或人工巡檢等，因此需要進(jìn)行清洗和篩選。同時，從清洗后的數(shù)據(jù)中提取出對故障檢測有用的特征。通過特征提取，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠反映變壓器運(yùn)行狀態(tài)的特征集。為了消除不同特征之間的差異，提高模型的訓(xùn)練效果，還需要對特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理后，不同特征之間將具有相同的權(quán)重，使模型更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。

在得到最優(yōu)的SVM 參數(shù)后，本文利用這些參數(shù)訓(xùn)練SVM 模型。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練SVM 模型，使其能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和特征；測試集則用于評估模型的性能，驗證其在實際應(yīng)用中的有效性。

3 實驗結(jié)果與分析

為了驗證基于改進(jìn)烏鴉搜索算法優(yōu)化SVM 的變壓器故障檢測方法的性能，本文使用了真實變壓器故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗。該數(shù)據(jù)集包含了變壓器在6 種故障狀態(tài)下的5 種絕緣油中溶解氣體含量，變壓器故障數(shù)據(jù)如表1 所示。為了方便計算，本文也將變壓器故障類型進(jìn)行了編碼處理，變壓器故障類型編碼如表2 所示。此外，本文還設(shè)置了合適的實驗參數(shù)，如烏鴉搜索算法的感知概率、最大飛行步長和最小飛行步長等。同時，本文將該數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，測試集和訓(xùn)練集各占50%。

在MATLAB 2019b 中模擬仿真，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行SVM 模型訓(xùn)練。為了驗證改進(jìn)烏鴉搜索算法對SVM 核函數(shù)參數(shù)和懲罰因子的優(yōu)化，是否能提高故障檢測的準(zhǔn)確率，分別訓(xùn)練了SVM 分類器和加入改進(jìn)烏鴉搜索算法后的SVM 分類器。本文將數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理后，分別輸入到兩個分類中進(jìn)行實驗。由圖2 可知，仿真實驗后的分類結(jié)果以及改進(jìn)烏鴉搜索算法優(yōu)化SVM 后的方法的分類效果更加明顯和可靠。

由圖2 和表3 中的實驗結(jié)果可知，改進(jìn)烏鴉搜索算法優(yōu)化SVM 的方法彌補(bǔ)了SVM 在求解問題時準(zhǔn)確度不高、不適合多分類等不足，提高了變壓器故障檢測的準(zhǔn)確率。

4 結(jié)論

本文針對變壓器故障檢測問題，提出了一種基于改進(jìn)烏鴉搜索算法優(yōu)化SVM 的新方法。通過新方法與SVM 檢測方法的對比實驗，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的方法在提高故障檢測準(zhǔn)確率方面具有明顯優(yōu)勢。同時，實驗還表明，改進(jìn)烏鴉搜索算法在參數(shù)優(yōu)化過程中表現(xiàn)出了良好的搜索性能和收斂速度，為SVM 模型的性能提升提供了有力支持。盡管本文在變壓器故障檢測方面取得了一定成果，但仍存在一些值得進(jìn)一步研究和改進(jìn)的方向，未來可以考慮將故障檢測與故障預(yù)測相結(jié)合，實現(xiàn)故障的早期預(yù)警和預(yù)防。