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变压器是电力系统的重要设备之一，它的故障将对供电的可靠性和系统的正常运行产生严重影响。因此，开展变压器故障早期诊断，对保证变压器长期安全可靠运行，减少不必要的停用，防止异常情况的发展具有极为特殊的意义。目前，国内电力系统使用的大型变压器多为油浸式变压器，其内部变压器油和固体绝缘材料由于受电场、热、湿度、氧等因素的影响，会逐渐老化、分解，产生少量的氢、低分子烃类气体、一氧化碳和二氧化碳等气体，且大部分溶解在油中。当变压器内部存在潜伏性故障或故障加剧时，油中溶解气体数量会相应增加，最终造成瓦斯保护动作。显然，故障气体的组成、含量和产气速率是诊断变压器故障存在、发展以及故障性质的重要依
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在电力系统中，变压器起着至关重要的作用，其稳定运行关系到整个电网的安全和效率。变压器故障的早期诊断对于预防性维护和减少停机损失至关重要。传统方法，如IEC三比值法，虽然常用，但在面对复杂的故障情况时存在局限性。为此，研究人员开始探索新的诊断技术，基因表达式程序设计（GEP）作为一种创新的遗传算法，被引入到变压器故障诊断领域。
基因表达式程序设计（GEP）简介
GEP由Candida Ferreira提出，它结合了遗传算法（GA）和基因编程（GP）的优势。GEP的核心思想是将问题解决方案表示为基因串，通过模拟生物进化过程来搜索最优解。GEP的染色体结构简单，由一系列固定长度的基因组成，这些基因可以转化为表达式树，便于理解和解释解的含义。GEP在各种问题的求解中表现出强大的潜力，包括数据分析、回归分析和分类任务。
1. 自适应GEP算法在变压器故障诊断中的应用
为了优化GEP算法的性能，本文提出了自适应GEP算法，针对选择算子、变异概率和重组概率进行了改进，以增强全局搜索能力和避免早熟收敛。
1.1 选择算子的改进
受免疫算法的启发，选择算子考虑了个体的适应度和多样性。选择概率不仅取决于个体适应度，还与其在种群中的独特性相关。这种机制确保了即使适应度较低但具有独特基因的个体也有机会参与进化，保持种群的多样性。
1.2 变异和重组概率的自适应调整
根据种群的多样性动态调整变异概率Pm和重组概率pc。当种群较为单一时，增大变异和重组的概率，以促进新解的产生；相反，当种群差异较大时，降低这些概率，以保持优秀个体的稳定性。这种策略平衡了探索和开发之间的矛盾，有助于找到全局最优解。
1.3 多种群进化策略
引入多种群并行进化思想，将种群划分为多个子种群，每个子种群有特定的进化策略。通过子种群间的竞争和合作，优秀的个体得以保留，避免了单种群进化可能导致的早熟收敛，同时也保持了种群的进化稳定性。
2. 实例分析与结果
通过具体的应用实例，证明了自适应GEP算法在变压器故障诊断中的有效性。它可以准确识别各种故障模式，提高了故障诊断的准确率和效率。
3. 结论
自适应GEP算法为变压器故障诊断提供了一种新的、有效的工具。通过对算法参数的自适应调整，增强了算法的搜索性能和解决复杂问题的能力。这种方法不仅有利于提高故障诊断的精度，还有助于预防性维护，保障电力系统的稳定运行。
工业电子领域的基因表达式程序设计在变压器故障诊断的应用，展现出强大的潜力和实用性。通过不断的技术创新和算法优化，未来有望在电力系统及其他相关领域得到更广泛的应用。
