【摘 要】
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变压器油是变压器重要的绝缘介质,为实现对变压器油理化性能快速准确的检测,提出了基于多频超声波技术(MFU)和改进灰狼算法(IGWO)优化小波神经网络(WNN)的变压器油理化性能检
【机 构】
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上海交通大学电工与电子技术中心,国网吉林省电力有限公司延边供电公司
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变压器油是变压器重要的绝缘介质,为实现对变压器油理化性能快速准确的检测,提出了基于多频超声波技术(MFU)和改进灰狼算法(IGWO)优化小波神经网络(WNN)的变压器油理化性能检测方法。首先,让不同频率的超声波通过变压器油,获取超声波在不同频率下的传播速度、衰减系数等特性参数;然后对灰狼算法的收敛因子进行改进,并利用改进后的灰狼算法优化小波神经网络,得到全局寻优能力强、收敛速度快和预测精度高的IGWO-WNN算法。最后,利用IGWO-WNN算法训练样本,获得变压器油理化性能参数的检测模型,通过现场测试验证
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