【摘 要】
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针对绝缘状态预测前未能解调变压器的差分频谱,存在绝缘电阻拟合误差大、绝缘子检测精度低和预测时间长等问题,提出基于模糊神经网络的电力变压器绝缘状态预测方法.基于变压器原理,对微分谱线进行解调处理,分析变压器特征量,构建模糊神经网络,引入鸡群优化算法改进模糊神经网络,将获取的变压器特征量输入优化后的模糊神经网络中,完成电力变压器绝缘状态的动态预测.实验结果表明,运用该方法进行绝缘状态预测时,绝缘电阻拟合误差小、绝缘子检测正确率高,以及预测时间短.
【机 构】
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针对绝缘状态预测前未能解调变压器的差分频谱,存在绝缘电阻拟合误差大、绝缘子检测精度低和预测时间长等问题,提出基于模糊神经网络的电力变压器绝缘状态预测方法.基于变压器原理,对微分谱线进行解调处理,分析变压器特征量,构建模糊神经网络,引入鸡群优化算法改进模糊神经网络,将获取的变压器特征量输入优化后的模糊神经网络中,完成电力变压器绝缘状态的动态预测.实验结果表明,运用该方法进行绝缘状态预测时,绝缘电阻拟合误差小、绝缘子检测正确率高,以及预测时间短.
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