基于RM-MPSO-ELM的变压器故障自动化诊断技术

为提高变压器故障诊断准确性,提出一种基于改进粒子群极限学习机算法(RM-MPSO-ELM)的变压器故障自动化诊断技术。利用一系列采集工具和气相色谱仪获取变压器故障样本数据,应用主成分分析法对变压器故障样本数据进行突出特征指标选取,降低数据维数,最后利用改进粒子群求取极限学习机中两个最优初始输入权值和隐层阈值,并利用优化的极限学习机实现变压器故障自动化诊断。应用所研究诊断技术后,变压器平均故障诊断准确率达到95.18%,应用效果良好。