冯迎春，菅有为，曲文韬，段建军

（国网山东省电力集团公司检修公司，山东济南 250000）

基于特征选择和加权的电气故障诊断

冯迎春，菅有为，曲文韬，段建军

（国网山东省电力集团公司检修公司，山东济南 250000）

为了获得理想的电气故障诊断结果，提出一种布谷鸟搜索算法选择特征和加权的电气故障诊断模型。首先采用Volterra级数提取电气故障诊断原始特征集，然后采用相关向量机作为分类器，用布谷鸟搜索算法选择最优特征子集，并赋予它们一定权值，最后采用仿真实验测试电气故障诊断性能。结果表明，所提方法的电气故障诊断正确率平均达到97%，可以满足电气故障诊断的实际应用，而且性能要优于其他电气故障诊断模型。

电气故障；特征选择；特征加权；布谷鸟搜索算法

电气系统十分复杂，一旦电气系统发生故障，给人们工作、生活带来不利影响。但是电气故障是客观存在的，发生具有随机性，因此对电气故障诊断进行建模与分析具有重要现实意义[1]。

针对电气故障诊断问题，学者们进行了系统研究，取得了许多研究结果。传统电气故障诊断为经验方法[2]，一些电气专家根据自身经验对电气故障进行分析，可以解决一般的电气故障诊断问题。但是对复杂电气故障，其费时，效果差，而且有时无能为力[3]。有学者采用神经网络、支持向量机对电气故障进行建模与诊断，神经网络、支持向量机是一类具有适应学习能力的机器学习方法，可以拟合特征与电气状态之间的变化关系，获得了比经验方法更高的电气故障诊断正确率[4-6]。……