摘要：针对加权模糊聚类算法（WFCM）应用于变压器DGA分析时存在收敛速度慢、对初始值敏感的问题,提出了一种改进人工鱼群优化加权模糊聚类算法（SAAFSA-WFCM）的变压器故障诊断方法。该方法利用模拟退火算法（SA）来改进人工鱼群算法（AFSA）以求取最佳初始聚类中心,在发挥AFSA优异的全局寻优能力的同时,利用SA的概率性突跳搜索机制对AFSA实施局部优化,提高了AFSA的搜索精度。WFCM算法以得到的最佳初始聚类中心为初值进行迭代运算,最终求得更接近实际位置的聚类中心,克服了WFCM易受初值影响的缺陷,加快了收敛速度。仿真与实例分析表明,该方法可有效应用于变压器的故障诊断,并有着较高的诊断正确率和诊断效率。

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