發(fā)布時間：2017-06-30 17:12

  本文關(guān)鍵詞：基于化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與融合DGA算法的油浸式變壓器模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了及時準(zhǔn)確掌握變壓器的健康狀況,對潛伏性故障進行預(yù)測分析,將人工智能算法與DGA算法相結(jié)合,提出了一種基于化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷模型�？紤]到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)DGA算法在變壓器故障診斷應(yīng)用過程中存在的缺陷,在模型中引入化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法和融合DGA算法對其進行改進。通過實例分析表明,提出的故障診斷模型的診斷準(zhǔn)確率達到87.88%,迭代次數(shù)和訓(xùn)練時間分別為1991次和1927 ms;與其他診斷模型相比,模型在診斷效率和訓(xùn)練時間上具有明顯的優(yōu)勢,對于變壓器的故障預(yù)測和實時診斷具有一定的參考意義。
【作者單位】： 武漢大學(xué)動力與機械學(xué)院;國網(wǎng)電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 變壓器 故障診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法 DGA
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51077102;51379160)~~
【分類號】：TM411;TP18
【正文快照】： 0引言1電力變壓器是輸變電系統(tǒng)的核心樞紐設(shè)備,承擔(dān)著電壓變化和電能轉(zhuǎn)化的職責(zé),變壓器內(nèi)部潛伏性故障的可靠診斷對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行有著十分重要的作用。因此,根據(jù)變壓器相關(guān)運行參數(shù)及時發(fā)現(xiàn)變壓器的潛伏性故障,就顯得尤為關(guān)鍵[1-2]。油中溶解氣體分析(dissolved gas

  本文關(guān)鍵詞：基于化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與融合DGA算法的油浸式變壓器模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：502747