油中溶解气体分析的变压器故障诊断新方法

• 作者: 王南兰 邱德润
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力变压器 小波神经网络 遗传算法 故障诊断 油中溶解气体分析
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 在线监测
• 页码范围: 35-37
• 页数: 3页
• 分类号: TM41
• 字数: 3180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2006.06.011

摘要

为克服电气分析应用中BP网络算法遇到的困难,改进基本遗传算法并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的小波神经网络的训练中.混合算法先利用改进后的遗传算法优化小波神经网络的4个初始值,再利用梯度下降算法训练小波神经网络.针对实际情况,对所采用的遗传算法运用实数编码,采用通过自适应调整的交叉和变异概率,使遗传算法在广泛的空间搜索,向解的方向尽快收敛.仿真结果表明,该算法有效解决了小波网络若初值设置不合理,极易进入局部极小的区域使网络振荡增大、不收敛及GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点.用训练过的该小波神经网络模型对456台次的变压器故障进行验证和诊断的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王南兰	湖南文理学院电气系	36	151	6.0	11.0
2	邱德润	湖南文理学院电气系	16	124	3.0	11.0