【摘 要】
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变压器安全运转夯实了整个电网的根基,本文提出BP神经网络综合蜂群算法的方式诊断变压器故障。利用蜂群算法全局多点搜索功能进行不断优化,找寻最佳解作为BP变压器故障诊断网
【机 构】
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天津理工大学,国网天津市电力公司检修公司
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变压器安全运转夯实了整个电网的根基,本文提出BP神经网络综合蜂群算法的方式诊断变压器故障。利用蜂群算法全局多点搜索功能进行不断优化,找寻最佳解作为BP变压器故障诊断网络中各层的连接权值以及阈值,并构建BP及ABC变压器故障诊断模型。依托实际变电站变压器的绝缘油所含56组气体浓度数据作为诊断依据进行深入探究,仿真结果显示,BP及ABC算法正确率达92.86%,远高于传统BP的64.29%,本研究提升了判别关于油浸式变压器类一次设备所存在故障的精确度。
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