本文介绍了一种针对电力变压器故障诊断的新方法，该方法结合了线性判别分析（LDA）和分步机器学习策略，旨在提高诊断准确率和效率。线性判别分析是一种统计学方法，用于数据降维和特征选择，而分步机器学习则通过多阶段的模型应用来逐步提高诊断的精确性。
研究者选择了16组油中溶解气体体积分数比值作为多特征参数。这些参数对于识别变压器内部的异常状态至关重要，因为变压器内部的气体产生通常与特定类型的故障相关联。线性判别分析被用来处理这些参数，通过降维技术减少特征的数量，同时保留尽可能多的分类信息。这种方法有助于减少计算复杂性，提高诊断速度。
接下来，概率神经网络（PNN）被用作初步诊断工具。PNN是一种基于贝叶斯理论的神经网络，它能够处理分类问题，尤其适用于处理连续变量。在本研究中，PNN被用来区分不同的故障类型，尤其是那些容易混淆的故障状态。
然而，对于PNN无法有效区分的复杂或模糊故障，研究者引入了支持向量机（SVM），并利用灰狼群算法（GWO）对其进行优化。GWO是一种优化算法，模拟了灰狼的狩猎行为，能在高维空间中寻找最优解。通过GWO优化的SVM能够更精细地处理那些难以区分的故障，进一步提高诊断的准确性。
实验结果显示，该模型的诊断准确率达到了97.27%，诊断时间仅为4.87秒，相比于单一的机器学习模型，不仅在准确度上有显著提升，而且在效率上也表现优异。这一成果表明，结合LDA特征选择和分步机器学习策略可以有效地弥补单一机器学习方法的不足，特别是在故障样本有限的情况下，对于电力变压器的故障诊断提供了有价值的参考。
该研究为变压器故障诊断提供了一种新的、高效的解决方案，它融合了统计学、神经网络和优化算法的优势，为实际应用中的故障识别提供了强有力的技术支持。在未来的研究中，这种综合方法可能被推广到其他领域的设备故障诊断，进一步推动智能维护和预测性维护的发展。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
