基于IAFSA优化LS-SVM的变压器故障识别研究

为快速、准确识别变压器在运行过程中出现的不同故障,文章运用改进人工鱼群(IAFSA)对最小二乘法支持向量机(LS-SVM)的参数进行优化,并提出了一种新的变压器故障识别方法。首先,利用加权平均方法与调整函数对人工鱼群算法进行改进,并运用改进人工鱼群算法对最小二乘法支持向量机算法的惩罚因子与核函数进行优化,提高诊断模型的识别精度;其次,对变压器不同故障样本数据进行分析;最后与实际故障参数对比,验证该方法的准确性、可靠性。研究表明,基于改进人工鱼群算法优化LS-SVM的变压器故障识别方法可准确地识别变压器在运行过程中出现的故障,为变压器工作状态监测提供新的思路。

多级母线选线监控系统

论述一种多级母线选线监控系统的结构、选线原理、通信、智能监控系统,以及实际运行效果。该系统适用于大型用电企业的总降变电站加开闭所的多级母线复杂配电网络,有效解决多级母线系统难以快速查找接地故障线路的问题,提高供电安全性和可靠性。