基于改进乌鸦搜索算法优化支持向量机的变压器故障检测方法

关键词：乌鸦搜索算法；支持向量机；变压器；故障检测

中图分类号：TM407；TP399 文献标识码：A

0 引言

变压器作为电力系统中的关键设备，其运行状态决定了电力系统是否安全与稳定。因此，研究变压器故障检测技术尤为重要。变压器故障检测的方法多种多样，包括传统的物理检测法[1]、化学检测法[2] 以及基于人工智能技术[3] 的检测方法等。然而，这些方法在实际应用中往往存在一定的局限性，存在检测效率低下、误判率高等问题。因此，研究一种高效、准确的变压器故障检测方法具有重要的实际意义。

近年来，机器学习算法在故障检测领域得到了广泛应用。其中，支持向量机（support vectormachine，SVM）因其良好的分类性能和泛化能力而受到广泛关注[4]。然而，SVM 性能的优劣取决于其参数的选择。传统的参数选择方法往往依赖于经验或试错法，难以获得最优解。因此，如何有效地优化SVM 参数，提高其在变压器故障检测中的性能，成为一个亟待解决的问题。

针对上述问题，本文提出一种基于改进乌鸦搜索算法（crow search algorithm，CSA）[5] 优化SVM的变压器故障检测方法。该方法通过引入乌鸦搜索算法对SVM 参数进行优化，旨在提高SVM 在变压器故障检测中的分类精度和效率。本文阐述了基于改进乌鸦搜索算法优化SVM 的变压器故障检测方法的实现过程，并通过实验验证了该方法的有效性。

1.4 改进乌鸦搜索算法优化SVM参数

在变压器故障检测任务中，SVM 性能与其设置的参数息息相关。为了更好地发挥SVM 在故障检测中的优势，需要对其参数进行精确优化。SVM的主要参数包括惩罚因子C 和核函数参数，其中，C 控制对误差（过拟合误差和泛化误差）的惩罚程度，而核函数参数则决定了数据在高维空间中的映射方式。

本文针对RBF 核的SVM 进行参数优化，而RBF 核函数的主要参数是γ，它决定RBF 的宽度，影响SVM 分类边界的形状和位置。为了优化SVM的参数C 和γ，即得到最佳的C 和γ，本文将其建模为一个优化问题。该问题的目标是在给定的参数空间内找到一组最优的C 和γ，使得SVM 在变压器故障数据集中的分类准确率最高。

为解决这个问题，本文采用基于改进乌鸦搜索算法的优化SVM 参数选择。图1 为改进乌鸦搜索算法优化SVM 参数流程。

2 基于改进乌鸦搜索算法优化SVM的变压器故障检测

在电力dcj6dkQvaJZNpxJ4ACcqLg==系统中，变压器的稳定运行对于保障整个系统的可靠性至关重要。因此，实现准确的变压器故障检测对于预防潜在的安全风险、提高系统维护效率具有重要意义。

故障检测的首要任务是收集全面、准确的数据。在变压器故障检测中，需要收集包括正常运行状态以及多种故障状态下的数据。这些数据可能来自传感器的实时监测、历史记录或人工巡检等，因此需要进行清洗和筛选。同时，从清洗后的数据中提取出对故障检测有用的特征。通过特征提取，将原始数据转化为能够反映变压器运行状态的特征集。为了消除不同特征之间的差异，提高模型的训练效果，还需要对特征进行标准化处理。标准化处理后，不同特征之间将具有相同的权重，使模型更好地学习数据的内在规律。

在得到最优的SVM 参数后，本文利用这些参数训练SVM 模型。将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练SVM 模型，使其能够学习到数据的内在规律和特征；测试集则用于评估模型的性能，验证其在实际应用中的有效性。

3 实验结果与分析

为了验证基于改进乌鸦搜索算法优化SVM 的变压器故障检测方法的性能，本文使用了真实变压器故障数据集进行实验。该数据集包含了变压器在6 种故障状态下的5 种绝缘油中溶解气体含量，变压器故障数据如表1 所示。为了方便计算，本文也将变压器故障类型进行了编码处理，变压器故障类型编码如表2 所示。此外，本文还设置了合适的实验参数，如乌鸦搜索算法的感知概率、最大飞行步长和最小飞行步长等。同时，本文将该数据集分为训练集和测试集，测试集和训练集各占50%。

在MATLAB 2019b 中模拟仿真，利用训练集数据进行SVM 模型训练。为了验证改进乌鸦搜索算法对SVM 核函数参数和惩罚因子的优化，是否能提高故障检测的准确率，分别训练了SVM 分类器和加入改进乌鸦搜索算法后的SVM 分类器。本文将数据集进行归一化处理后，分别输入到两个分类中进行实验。由图2 可知，仿真实验后的分类结果以及改进乌鸦搜索算法优化SVM 后的方法的分类效果更加明显和可靠。

由图2 和表3 中的实验结果可知，改进乌鸦搜索算法优化SVM 的方法弥补了SVM 在求解问题时准确度不高、不适合多分类等不足，提高了变压器故障检测的准确率。

4 结论

本文针对变压器故障检测问题，提出了一种基于改进乌鸦搜索算法优化SVM 的新方法。通过新方法与SVM 检测方法的对比实验，发现改进后的方法在提高故障检测准确率方面具有明显优势。同时，实验还表明，改进乌鸦搜索算法在参数优化过程中表现出了良好的搜索性能和收敛速度，为SVM 模型的性能提升提供了有力支持。尽管本文在变压器故障检测方面取得了一定成果，但仍存在一些值得进一步研究和改进的方向，未来可以考虑将故障检测与故障预测相结合，实现故障的早期预警和预防。