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。