【摘 要】
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传统BP算法很难平衡干扰数据、学习的速度与效率十分迂缓、对象函数会轻易堕入局限最小值等各种问题,而高压电力计量系统对所发生故障的识别与诊断具有很高的实时性需求。针
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传统BP算法很难平衡干扰数据、学习的速度与效率十分迂缓、对象函数会轻易堕入局限最小值等各种问题,而高压电力计量系统对所发生故障的识别与诊断具有很高的实时性需求。针对这类问题,论文基于传统BP算法,将BP神经网络与粒子群算法相结合,并应用到高压电力计量系统的实时故障诊断中,解决了传统BP算法的各种局限性难题。首先,提取电力计量系统历史日常运行所产生的参数,筛选出故障发生时的特征参数进行归一化预处理;其次,建立一个符合需求的神经网络组织构造并设置相关参数,以此构造具有针对性的BP神经网络模型,并利用抽取的数据
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