基于改进的GSA-SVM模型的电力变压器故障诊断和预测研究

本研究通过改进GSA-SVM模型，对电力变压器的故障诊断和预测进行了深入研究。我们提出了一种基于改进的GSA-SVM模型，该模型结合了GSA算法和支持向量机（SVM）算法，能够准确地诊断和预测电力变压器的故障。在实验中，我们收集了大量的电力变压器故障数据，并将其用于训练和测试我们的模型。实验结果表明，我们的模型在电力变压器故障诊断和预测方面取得了显著的成果。通过本研究，我们可以更好地理解电力变压器的故障机理，并提供准确的诊断和预测。