基于DGA与IGWO-WELM的变压器不平衡故障诊断研究

针对变压器故障诊断精度较低的问题,提出一种改进的灰狼算法(IGWO)与加权极限学习机(WELM)的变压器不平衡故障诊断模型.首先,基于油中气体分析(DGA)技术,结合无编码方法将变压器的7种特征量作为可视输入;然后,采用Logistic混沌映射、云模型惯性权重对灰狼算法(GWO)进行改进;最后利用 IGWO对WELM的相关参数进行迭代优化,并利用 IGWO-WELM故障诊断模型对变压器进行故障诊断.试验结果表明:提出模型的G-mean平均值为96.06%,比GWO-WELM、GA-WELM、PSO-WELM和WELM分别高10.96%、12.92%、1.08%和18.41%;误报率平均值为12.28%,也明显低于其他4种模型.