基于HPO-SVM的大型油浸式变压器运行状态辨识方法研究

大型油浸式变压器的运行状态辨识对于确保电力系统的稳定至关重要。研究提出了一种基于遗传算法(GA)优化的支持向量机(HPO-SVM)方法,用于提高变压器故障诊断的准确性。该方法通过遗传算法自动调整支持向量机(SVM)的超参数,包括核函数的选择和正则化强度,以优化模型性能。实验结果表明,HPO-SVM在多个变压器故障数据集上的表现均优于传统SVM,显示出更高的辨识准确率和更快的收敛速度。研究为变压器的智能监控和维护提供了一种有效的技术手段,有助于提升电力系统的可靠性和经济性。