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        蟻群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用

        2018-08-27 10:24:04蔣波濤
        機(jī)電信息 2018年24期
        關(guān)鍵詞:螞蟻故障診斷向量

        蔣波濤 王 錦

        (西安工程大學(xué)電子信息學(xué)院,陜西西安710048)

        0 引言

        電力變壓器在電力系統(tǒng)中的作用極為重要,對(duì)其故障進(jìn)行診斷對(duì)保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性有著至關(guān)重要的意義[1-3]。傳統(tǒng)公認(rèn)的油中溶解氣體分析法(Dissolved gas analysis,DGA)存在編碼不全、誤診斷等缺陷[4]。

        隨著信息計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,一些智能算法被用于變壓器的故障診斷中,比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]、粗糙集[6]、專(zhuān)家系統(tǒng)[7]等。

        然而,由于這些基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)理論的方法存在精度低、泛化能力差、收斂慢的缺點(diǎn),且變壓器故障機(jī)理復(fù)雜,因此有必要尋找更新的智能方法來(lái)提高準(zhǔn)確率。

        最小二乘支持向量機(jī)(Least squares support vector machine,LSSVM)是標(biāo)準(zhǔn)SVM的改進(jìn)和擴(kuò)展版。相比較標(biāo)準(zhǔn)的SVM,LSSVM將二次規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性問(wèn)題,在保證精度的同時(shí)降低了計(jì)算復(fù)雜度,提高了求解速度。

        將LSSVM應(yīng)用于電力變壓器故障診斷中,可以有效地提高故障分類(lèi)率和運(yùn)行可靠性。

        1 蟻群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)

        1.1 最小二乘支持向量機(jī)原理

        LSSVM的基本思想是:假設(shè)樣本集S={(Xi,Yi)},(i=1,2,…,N),其中Xi為輸入矢量,Yi為對(duì)應(yīng)的目標(biāo)輸出矢量,N為樣本數(shù)。首先選一個(gè)非線性變換φ(x),將樣本集S的向量從原空間映射到高維特征空間F,在F中構(gòu)造最優(yōu)線性決策函數(shù):

        式中,ω為超平面的權(quán)值矢量;b為偏置常數(shù)。

        和標(biāo)準(zhǔn)的SVM相比,LSSVM采用最小二乘線性系統(tǒng)作為損失函數(shù),優(yōu)化問(wèn)題為:

        對(duì)式(2)和(3)引入拉格朗日算子αi,可得:

        其中,ηi=(1,1,…,1)T。

        最后,通過(guò)最小二乘的方法得出α和b的值,推出的決策函數(shù)為:

        1.2 蟻群優(yōu)化參數(shù)

        蟻群優(yōu)化算法是模擬蟻群尋找食物的行為而提出的一種新型模擬進(jìn)化算法[8],本文采用蟻群算法對(duì)LSSVM的參數(shù)(λ,σ)進(jìn)行尋優(yōu),其搜索步驟可歸納為:

        (1)參數(shù)初始化。

        包括蟻群的規(guī)模M、最大循環(huán)數(shù)Tmax、信息素?fù)]發(fā)系數(shù)p∈[0,1]等參數(shù),隨機(jī)確定蟻群的初始位置,根據(jù)(λ,σ)的參數(shù)范圍計(jì)算第i只螞蟻的初始信息素濃度:

        (2)路徑轉(zhuǎn)移。

        從蟻群中隨機(jī)選擇p只螞蟻,再?gòu)膒只螞蟻中選取信息素最大者(目標(biāo)函數(shù)最小)作為頭蟻Xobj,其位置為Xbest,而其他螞蟻根據(jù)信息素吸引度按照式(8)向頭蟻位置聚集:

        完成此次搜索后,可得到上次迭代中產(chǎn)生的頭蟻Xbest在其臨近區(qū)域內(nèi)進(jìn)行局部搜索:

        (3)信息素更新。

        每完成一次搜索后,需要對(duì)第i只螞蟻的信息素濃度τ(i)進(jìn)行更新:

        (4)檢查迭代終止條件,若不滿足,返回(2);否則,迭代結(jié)束,輸出最優(yōu)(λ,σ)。整個(gè)流程圖如圖1所示。

        圖1 ACO優(yōu)化LSSVM算法流程圖

        2 ACO-LSSVM在變壓器故障診斷中的應(yīng)用

        2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源和變量確定

        所選取的樣本數(shù)據(jù)來(lái)自于文獻(xiàn)[9-12]收集到的292組變壓器故障數(shù)據(jù),其中的2/3約195組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集,其余1/3作為測(cè)試樣本集。選取變壓器油中溶解氣體H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2的含量作為輸入,以五種故障類(lèi)型——局部放電、低能放電、高能放電、中低溫過(guò)熱、高溫過(guò)熱作為輸出。為了減少各種氣體之間由于量值差異造成的影響,對(duì)所有原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

        算法中的初始參數(shù)設(shè)置如下:ACO的蟻群數(shù)M=32,最大循環(huán)數(shù)Tmax=150,信息素?fù)]發(fā)系數(shù)ρ=0.45。LSSVM的參數(shù)λ和σ的搜索區(qū)間范圍分別是[0.01,50]和[0.1,20]。經(jīng)過(guò)ACO優(yōu)化后的最優(yōu)參數(shù)組合為λ=13.6,σ=4.5。

        2.2 結(jié)果和分析

        為了驗(yàn)證所提ACO-LSSVM模型分類(lèi)準(zhǔn)確率,同時(shí)采用標(biāo)準(zhǔn)SVM方法對(duì)同樣的的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證對(duì)比,最終得到的結(jié)果如表1所示。

        表1 不同方法的故障準(zhǔn)確率對(duì)比

        從以上測(cè)試結(jié)果可以看出,使用ACO-LSSVM的電力變壓器故障診斷方法相比較于標(biāo)準(zhǔn)的SVM精度更高,分類(lèi)速度更快。這也說(shuō)明了LSSVM采用最小二乘來(lái)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),將非線性規(guī)劃求解變?yōu)榫€性規(guī)劃求解,因此在算法的實(shí)現(xiàn)上較標(biāo)準(zhǔn)SVM更為簡(jiǎn)單;同時(shí)通過(guò)ACO來(lái)對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,避免了依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)選擇參數(shù)的缺陷,提高了故障診斷的效率。

        3 結(jié)語(yǔ)

        本文提出了一種基于ACO優(yōu)化的LSSVM變壓器故障診斷方法(ACO-LSSVM),通過(guò)ACO算法對(duì)LSSVM的兩個(gè)重要參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,有效克服了不收斂、陷于局部最優(yōu)的缺陷。仿真實(shí)例表明,ACO-LSSVM方法比標(biāo)準(zhǔn)SVM方法具有更高的故障分類(lèi)精度,能滿足變壓器故障診斷的要求。

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