基于改进PSO-BP算法的变压器故障诊断

王涛; 王晓霞

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基于改进PSO-BP算法的变压器故障诊断

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提出一种利用改进粒子群算法和反向传播算法相结合的混合算法训练神经网络进行电力变压器故障诊断的方法.在改进的粒子群算法中考虑了邻居粒子中最优粒子信息,修正个体行动策略,增强粒子群的社会学习功能,保证全局搜索的有效性;引入随机粒子群机制,利用粒子群进化过程中的种群变异机制提高算法的寻优性能.变压器故障实例仿真和分析表明,该算法在收敛速度、计算精度和平均收敛性能方面都有较大改进,可有效诊断电力变压器故障.

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来源
《中国电力》 |2009年第5期|13-16|共4页
作者
王涛; 王晓霞;
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作者单位

华北电力大学,数理学院,河北,保定,071003;

华北电力大学,计算机科学与技术学院,河北,保定,071003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力变压器;人工智能理论;
关键词
粒子群优化算法; BP算法; 神经网络; 变压器; 故障诊断;

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