摘要
本发明公开了一种基于GA‑SVM‑BP变压器故障诊断方法,对所采集的油浸式变压器带有类标签的样本集S={(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)}每一类按3:1比例分为训练样本和测试样本;xi代表样本属性,包含氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔五种属性,yi代表类别标签1、2、3、4、5、6,分别对应正常状态、中温过热、高温过热、局部放电、火花放电、电弧放电;先建立DAG‑SVM变压器故障诊断模型、BP神经网络,再建立GA‑DAG‑SVM模型与GA‑BP神经网络;将GA‑DAG‑SVM模型与GA‑BP神经网络进行结合,对变压器进行故障诊断。本发明方法能对变压器故障进行准确诊断。