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基于最小二乘支持向量机和D-S证据理论的电力变压器故障诊断研究基于最小二乘支持向量机和D-S证据理论的电力变压器故障诊断研究

摘要：随着电力系统的发展和变压器的广泛应用，保障电力系统的正常运行成为重要的任务。然而，电力变压器故障的发生对电网的稳定性和安全性产生了重大影响。因此，快速准确地诊断电力变压器故障成为电力系统运维的关键环节。本文提出了一种基于最小二乘支持向量机（LeastSquareSupportVectorMachine,LS-SVM）和D-S证据理论的电力变压器故障诊断方法，以提高故障诊断的准确性和可信度。

1.引言

电力变压器作为电力系统中必不可少的设备，承担着电能传输和电压变换的重要任务。然而，由于各种原因，如电压过高、过温、短路等，电力变压器可能会出现各种故障。为了保障电力系统的稳定运行，及时准确地检测和诊断电力变压器故障非常重要。

2.相关工作

过去，电力变压器故障诊断主要基于传统的数学模型和统计方法，但这些方法在处理非线性和复杂问题时存在一定的局限性。最近，支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）在故障诊断领域得到了广泛应用，具有较强的非线性建模能力和泛化能力。然而，传统SVM需要通过参数调优来提高分类性能。

3.LS-SVM原理

LeastSquareSupportVectorMachine（LS-SVM）是一种改进的支持向量机方法，主要通过引入线性方程组的解法来减少参数优化的复杂度。相较于传统的SVM，LS-SVM不需要寻找全局最优解，因此具有更高的训练速度。

4.D-S证据理论

D-S证据理论是一种用于处理不确定性和不完备信息的有效工具。通过将多个证据进行融合，可以获得更全面准确的诊断结果。

5.基于LS-SVM和D-S证据理论的故障诊断方法

本文提出的方法分为两个步骤：首先，使用LS-SVM对故障数据进行建模和分类；然后，使用D-S证据理论将多个分类结果融合，得到最终的故障诊断结果。

6.实验结果与分析

通过对实际电力变压器样本的故障诊断实验，验证了本文方法的有效性和可行性。与传统的SVM方法相比，本文方法具有更高的诊断准确度和可信度。

7.总结与展望

本文提出了一种基于LS-SVM和D-S证据理论的电力变压器故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够快速准确地诊断电力变压器故障，为电力系统的运维提供了重要的支持。未来的研究可以进一步优化算法，并结合其他技术手段提高故障诊断的准确性和效率。

关键词：电力变压器；故障诊断；最小二乘支持向量机；D-S证据理本文提出了一种基于LS-SVM和D-S证据理论的电力变压器故障诊断方法。通过引入线性方程组的解法来减少参数优化的复杂度，LS-SVM不需要寻找全局最优解，具有更高的训练速度。同时，使用D-S证据理论将多个分类结果融合，可以获得更全面准确的诊断结果。通过实验验证，本文方法相较于传统的SVM方法具有更高的诊断准确度和可信度。该方法能够快

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