摘要：针对变压器状态数据累积规模和复杂程度均增大的情况,单一智能算法进行数据处理的能力有限、精度低,提出了基于自适应极限学习机的变压器故障识别方法。利用免疫算法(IA)的多样性调节机制和存储机制对粒子种群进行优、劣分类,对优、劣粒子分别采用不同的进化方式。经IA改进的粒子群优化(PSO)算法有效克服了种群容易早熟从而导致进化停滞的缺点,提高了全局寻优能力。在参数寻优的基础上,根据寻优输出结果建立变压器故障识别模型。实验计算结果表明所提方法比极限学习机(ELM)、粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)、遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)方法的故障识别精度高。

关键词：电力变压器 故障识别 免疫算法 粒子群优化算法 极限学习机 

单位：广东工业大学自动化学院; 广东广州510006