【摘 要】
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目前电力变压器故障分类模型中多是采用油中溶解气体分析(DGA)结合人工智能的方法,其中以神经网络为代表的智能方法应用最为广泛。提出一种基于改进的萤火虫算法(IFA)优化概
【基金项目】
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西安市科技计划项目(201805030YD8CG14(17)),陕西省教育厅专项科研计划项目(18JK0358).
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目前电力变压器故障分类模型中多是采用油中溶解气体分析(DGA)结合人工智能的方法,其中以神经网络为代表的智能方法应用最为广泛。提出一种基于改进的萤火虫算法(IFA)优化概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。PNN结构简单,收敛速度快,但其中平滑因子对网络输出结果正确性影响较大,采用了IFA对平滑因子进行寻优。在标准萤火虫算法的基础上,将固定步长改为自适应步长,调整位置更新公式,不仅平衡局部搜索与全局搜索能力,也提高搜索的速度.此外,PNN对样本的代表性要求高,采用融合DGA算法实现输入数据的处理,有效降低
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