作者：袁小凯; 李果; 蒋屹新; 张福铮油浸式变压器和声搜索算法极限学习机遗传算法故障诊断
摘要：针对ELM模型的预测精度受初始的输入权重Wi和隐含层偏置矩阵bi的选择影响,运用和声搜索算法(HS)优化选择初始的输入权重Wi和隐含层偏置矩阵bi,提出一种基于HS-ELM的油浸式变压器故障诊断方法。将5种气体体积分数数据(H2,C2H2,CH4,C2H6和C2H4)当作HS-ELM变压器故障诊断模型的输入特征参数数据,不同故障类别标签作为HS-ELM的输出,建立HS-ELM油浸式变压器故障诊断模型。研究结果表明,在各个故障类别的诊断正确率和总体正确率上,HS-ELM均要高于GA-ELM,ELM和IEC三比值法,有效提高了变压器故障诊断的正确率。
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