【摘 要】
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针对高压开关柜局部放电模式分类中样本数较少,常规的分类方法识别率较低,提出了一种基于改进果蝇算法(FOA)优化的概率神经网络模型(PNN)的局部放电模式识别方法。作为一种新
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针对高压开关柜局部放电模式分类中样本数较少,常规的分类方法识别率较低,提出了一种基于改进果蝇算法(FOA)优化的概率神经网络模型(PNN)的局部放电模式识别方法。作为一种新型的群体搜索随机优化算法,FOA算法具有原理简单、参数少,收敛快等优点。实验采集的局部放电信号进行处理并归一化,作为FOA-PNN神经网络的输入样本进行识别,并与传统算法进行比较。仿真实验证明:该算法可以有效地运用到局部放电模式识别中,为开关柜局部放电诊断供了一条新途径,具有良好的研究价值和发展前景。
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