本文關(guān)鍵詞：基于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DGA的變壓器故障診斷　出處：《高壓電器》2016年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 高壓變壓器 混沌粒子群算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)機(jī)制 故障診斷

【摘要】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)在變壓器的狀態(tài)診斷得到應(yīng)用,為了克服故障分析中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的不足,提出了一種自適應(yīng)混沌粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器故障診斷的新方法。該算法通過進(jìn)化速度因子和聚集因子調(diào)整慣性權(quán)重,并改進(jìn)學(xué)習(xí)因子,引入混沌系統(tǒng),構(gòu)成混沌粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),有效地克服常規(guī)BP算法訓(xùn)練收斂速度慢、易陷入局部極小值等缺點(diǎn)。最后基于DGA對變壓器故障實(shí)例分析仿真,對比常規(guī)變壓器診斷方法結(jié)果表明,該算法能夠提高診斷效率以及故障模式識別的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Artificial neural network technology has been applied in transformer condition diagnosis, in order to overcome the shortcomings of BP neural network in fault analysis. A new method of adaptive chaotic particle swarm optimization neural network for transformer fault diagnosis is proposed. The algorithm adjusts inertia weight by evolutionary speed factor and aggregation factor and improves learning factor to introduce chaotic system. Chaotic particle swarm optimization algorithm is used to optimize neural network parameters, which effectively overcomes the shortcomings of conventional BP algorithm, such as slow training convergence speed and easy to fall into local minimum. Finally, the transformer fault analysis and simulation based on DGA is carried out. The results of conventional transformer diagnosis show that the algorithm can improve the efficiency of diagnosis and the accuracy of fault pattern recognition.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【分類號】：TM407;TP183
【正文快照】： 0引言近些年,隨著智能變電站變壓器在線監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)展,人工智能算法在系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控后臺進(jìn)行變壓器故障診斷中的應(yīng)用日益廣泛,其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的診斷效果尤為理想[1]。其優(yōu)點(diǎn)在于自主學(xué)習(xí)能力強(qiáng),容錯性和魯棒性好,對于復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理具有快速尋優(yōu)的能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足

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