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🔥 内容介绍
一、背景
（一）变压器故障诊断的重要性
变压器作为电力系统中的核心设备，其安全稳定运行对于整个电力系统的可靠性和连续性至关重要。一旦变压器发生故障，可能会导致大面积停电，给工业生产、居民生活等带来严重影响，甚至可能引发安全事故。因此，及时、准确地诊断变压器故障，提前采取维护措施，对于保障电力系统的正常运行、降低经济损失具有重要意义。
（二）传统故障诊断方法的局限
传统的变压器故障诊断方法主要基于电气试验、油色谱分析等技术。例如，通过测量变压器的绕组电阻、绝缘电阻、介质损耗等电气参数，以及分析变压器油中溶解气体的成分和含量（如三比值法）来判断变压器是否存在故障及故障类型。然而，这些方法存在一定局限性。一方面，电气试验通常需要停电进行，影响电力系统的正常供电；另一方面，油色谱分析等方法依赖于经验和阈值判断，对于复杂故障模式和早期故障的诊断准确率较低。此外，传统方法难以处理多源、复杂的故障特征数据，无法充分利用现代监测技术获取的大量信息。
（三）智能算法在故障诊断中的优势
随着人工智能技术的发展，智能算法在变压器故障诊断中展现出独特优势。智能算法能够自动学习和提取故障特征，处理复杂的非线性关系，对多源数据进行融合分析，从而提高故障诊断的准确性和可靠性。将智能算法应用于变压器故障诊断，可以实现对变压器运行状态的实时监测和智能诊断，及时发现潜在故障隐患，为电力系统的智能化运维提供有力支持。
二、原理
（一）极限学习机（ELM）
（三）基于 GWO - ELM 的变压器故障诊断流程
- 数据收集与预处理：收集变压器的各种监测数据，如电气参数、油色谱数据、温度数据等作为故障诊断的特征数据。对收集到的数据进行清洗，去除异常值和缺失值，然后进行归一化处理，将数据映射到 [0,1] 或 [−1,1] 区间，以提高模型的收敛速度和稳定性。同时，根据变压器的故障类型对数据进行标注，形成训练集和测试集。
- ELM 模型初始化：随机初始化 ELM 模型的参数，包括隐含层神经元个数、激活函数类型、输入层到隐含层的连接权重和隐含层神经元的偏置等。
- GWO 优化 ELM 参数：将 ELM 模型的参数（如隐含层神经元个数、输入层到隐含层的连接权重等）编码为灰狼的位置。利用 GWO 算法对这些参数进行优化。对于每只灰狼（即一组 ELM 参数），构建对应的 ELM 模型，并在训练集上进行训练和验证。计算模型在验证集上的诊断准确率、召回率等适应度值，根据适应度值更新灰狼的位置，使 GWO 算法朝着提高 ELM 模型性能的方向搜索最优参数。通过不断迭代，找到最优的 ELM 模型参数。
- 故障诊断与评估：使用优化后的 ELM 模型对测试集进行变压器故障诊断。通过计算诊断准确率、召回率、F1 值等评估指标，对诊断结果进行评估，以衡量 GWO - ELM 模型在变压器故障诊断中的性能表现。与传统故障诊断方法或未经过优化的 ELM 模型相比，验证 GWO - ELM 模型在提高诊断准确率、降低误判率等方面的优势。
⛳️ 运行结果 
🔗 参考文献
[1] 谢国民,江海洋.基于Adaboost-INGO-HKELM的变压器故障辨识[J].电力系统保护与控制, 2024(005):052.
[2] 赵杰,张冬青,凌港.基于IGWO-ELM和SMOTE的变压器故障诊断模型[J].电工材料, 2025(5):106-110.
