基于鲸鱼优化算法的支持向量机变压器故障诊断方法

变压器作为电力系统中重要的一次设备,其运行的可靠性直接关系整个电力系统的安全与稳定。在变压器故障诊断中,支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的性能受参数影响较大。基于此,文章提出了一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)的支持向量机故障诊断方法。将获取的数据进行归一化处理,再利用操作简单、调整参数少的鲸鱼算法优化支持向量机的核参数与惩罚参数。仿真结果表明,基于鲸鱼优化算法的支持向量机模型在故障诊断方面有明显的优势。