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Evolving Neural Nets for Protection and Condition Monitoring of Power Transformer

机译：不断发展的神经网络，用于电力变压器的保护和状态监测

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This article presents evolving neural nets (ENNs) for protection and condition monitoring of power transformer. Based on the proposed evolutionary algorithm, the ENNs automatically tune the network parameters (connection weights and bias terms) of the neural nets to achieve the best model. The ENNs can identify, classify and detect the fault and issue the trip signal in the case of internal fault only, using the global search capabilities of the evolutionary algorithm and the highly nonlinear mapping nature of the neural nets. The proposed protection scheme has been realized through two different structures using ENNs algorithm. This scheme has been evaluated using simulated data obtained through EMTP/ATP package. The results amply demonstrate the capabilities of fault detector (FD) and condition monitoring (CM) in terms of accuracy and speed with respect to detection of fault, classification and pattern recognition of different event of power transformer.
机译：本文介绍了用于保护和状态监视电力变压器的进化神经网络（ENN）。根据提出的进化算法，ENN会自动调整神经网络的网络参数（连接权重和偏置项），以获得最佳模型。使用进化算法的全局搜索功能和神经网络的高度非线性映射特性，ENN可以仅在内部故障的情况下识别，分类和检测故障并发出跳闸信号。所提出的保护方案已通过使用ENNs算法的两种不同结构来实现。已使用通过EMTP / ATP软件包获得的模拟数据评估了该方案。结果充分证明了故障检测器（FD）和状态监测（CM）在检测故障，分类和不同事件的模式识别方面的准确性和速度方面的功能。

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