电力变压器是电力系统中的关键设备，负责电压转换和功率传输，其稳定运行对整个电网的安全至关重要。然而，随着电力系统规模的扩大，变压器的数量和容量不断增加，故障率也在上升，这对电力系统的稳定运行构成了严重威胁。为了及时发现并诊断变压器的潜在故障，各种故障诊断技术应运而生。
油中溶解气体分析（DGA）是一种常用的技术，通过分析变压器油中产生的气体成分和比例来判断设备的健康状况。传统的DGA诊断方法，如IEC三比值法、改良三比值法、四比值法和图解法，虽然在一定程度上能识别故障类型，但它们存在局限性，比如适用条件有限，比值编码不全面，可能导致误诊或漏诊。
近年来，随着人工智能和智能算法的快速发展，研究人员开始将这些先进技术与DGA诊断结果相结合，以提高故障诊断的准确性和效率。支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习模型，尤其在分类和回归任务中表现出色，被广泛应用于故障诊断领域。然而，SVM的性能受到其参数选择的影响，优化过程可能陷入局部最优，影响诊断效果。
本文提出的是一种基于改进GSA（引力搜索算法，Gravity Search Algorithm）和支持向量机（SVM）的故障诊断模型。GSA是一种全局优化算法，受到自然界中物体受到重力影响的启发，但在解决某些问题时可能收敛速度较慢，易陷入局部最优。为解决这些问题，研究者引入混沌序列来增强GSA中的粒子多样性，避免在训练过程中过早收敛到局部最优。混沌序列的随机性和复杂性可以引导搜索过程在更广阔的解决方案空间中探索，从而提高全局搜索能力。
在混沌序列改进的GSA中，SVM模型的参数被优化，包括核函数参数和惩罚系数等，以提升模型的预测准确率。通过这种方法，可以更好地适应不同类型的故障特征，增强模型的泛化能力和分类精度。
实验结果表明，与传统的DGA诊断方法和其他基于SVM的模型相比，混沌序列改进的GSA-SVM模型在电力变压器故障诊断中表现出更好的性能，具有更高的分类准确率和更强的泛化能力。这不仅有助于提高故障识别的准确性，还能有效减少误报和漏报，对于实时监控和预防性维护具有重要的实践价值。
电力变压器的故障诊断是一个复杂的过程，结合现代智能算法如SVM和优化技术如改进GSA，可以显著提高故障诊断的效率和准确性。未来的研究可能会进一步探索其他优化算法与深度学习模型的集成，以应对更复杂的故障模式和更大数据集的挑战，为电力系统的安全运行提供更加智能和可靠的决策支持。
