基于IHHO-PNN的变压器复合故障诊断

《基于IHHO-PNN的变压器复合故障诊断》是一篇聚焦于电力系统中关键设备——变压器故障诊断的研究论文。该论文旨在通过结合改进的哈里斯鹰优化算法（Improved Harris Hawks Optimization, IHHO）与概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN），提升对变压器复合故障的识别准确率和诊断效率。变压器作为电力系统中的核心设备，其运行状态直接关系到电网的安全稳定运行，因此对其故障的快速、精准诊断具有重要意义。

在传统变压器故障诊断方法中，通常依赖于单一特征或简单的分类模型，难以应对复杂多变的故障情况。而复合故障往往涉及多种故障类型同时存在，使得传统的诊断手段面临挑战。为此，本文提出了一种融合优化算法与神经网络的新型诊断方法，以提高模型的泛化能力和适应性。

IHHO算法是基于哈里斯鹰优化算法的一种改进版本，它借鉴了自然界中哈里斯鹰捕猎行为的动态特性，增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。相较于传统的优化算法，IHHO在处理高维非线性问题时表现出更强的稳定性与有效性。PNN作为一种基于贝叶斯理论的神经网络模型，具有结构简单、训练速度快、分类精度高等优点，适用于模式识别和分类任务。

在本研究中，首先通过对变压器的运行数据进行采集和预处理，提取出能够反映不同故障类型的特征参数。随后，利用IHHO算法对PNN的参数进行优化，以提升模型的分类性能。这一过程不仅优化了网络的结构参数，还提高了模型对噪声和异常数据的鲁棒性。

实验部分采用了多种典型的变压器故障数据集进行测试，包括匝间短路、绕组变形、绝缘老化等常见故障类型。结果表明，基于IHHO-PNN的诊断方法在多个评价指标上均优于传统方法，如准确率、召回率和F1分数等。此外，该方法在处理复合故障时表现出更强的识别能力，能够在复杂工况下保持较高的诊断精度。

论文还对比了不同优化算法与PNN组合的效果，验证了IHHO在参数优化方面的优越性。同时，研究进一步探讨了PNN网络结构对诊断结果的影响，提出了合理的网络配置方案，为后续研究提供了参考。

在实际应用方面，该方法可以集成到智能变电站系统中，实现对变压器运行状态的实时监测与预警。这不仅有助于降低设备故障带来的经济损失，还能有效提升电力系统的安全性和可靠性。此外，该研究也为其他电力设备的故障诊断提供了可借鉴的技术路径。

总体而言，《基于IHHO-PNN的变压器复合故障诊断》论文通过创新性的算法融合策略，为变压器故障诊断提供了一种高效、准确的解决方案。该研究不仅具有重要的理论价值，也具备广泛的实际应用前景，为推动电力系统智能化发展做出了积极贡献。