典型文献
电能计量装置故障诊断中ISOA-SVM算法实现
文献摘要：
随着用电需求增大,电能计量装置的可靠性与安全性备受关注.针对电能计量装置的故障诊断正确率低的难题,研究设计了 一种改进海鸥算法优化支持向量机(ISOA SVM)模型.为弥补海鸥优化算法(SOA)的不足,提出了寻优性能较好的改进海鸥优化算法(ISOA).采用ISOA优化SVM的内部参数,构建了基于 ISOA SVM算法的电能计量装置的故障诊断模型.实验结果为在相同评价指标下,1SOA-SVM模型的50次故障诊断的平均值高达96.575％,较 PSO-SVM、SOA-SVM、SVM 及 ELM 模型的故障诊断止确率拉高了6.681％、5.63％、11.95％和12.79％,表明研究所设计的ISOA-SVM算法鲁棒性强,故障诊断性能良好.
文献关键词：
故障诊断;电能计量装置;海鸥优化算法;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
何海航;何泽昊;李华;刘伟;李晔
作者机构：
国网天津市电力公司营销部 天津300010;河北工业大学电气工程学院 天津300401
文献出处：
引用格式：
[1]何海航;何泽昊;李华;刘伟;李晔-.电能计量装置故障诊断中ISOA-SVM算法实现)[J].电子测量技术,2022(12):66-72
A类：
1SOA
B类：
电能计量装置,ISOA,算法实现,用电需求,需求增,诊断正确率,海鸥算法,算法优化,优化支持向量机,海鸥优化算法,寻优性能,故障诊断模型,PSO,ELM,拉高,诊断性
AB值：
0.194457
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