将具有可信度的BP神经网络应用于变压器故障诊断

• 作者: 回敬 律方成
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 油色谱 BP算法 动量项 可信度
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与分析·电力工程
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TM855|TPL83
• 字数: 4929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2010.02.003

摘要

BP 神经网络具有自学习和自适应能力,比较适合于基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断.分析了常规BP算法的不足,指出了加动量项BP算法的原理和优点.该方法减轻了网络训练过程中的振荡,加速了网络的收敛.针对常规的 BP 神经网络不能给出诊断结果的可信度问题,利用多个网络共同诊断,根据多个诊断结果的标准差获得诊断结果的可信度,多个结果的均值作为最终诊断结果,从而提高了准确性.构造了适合于变压器油中溶解气体分析故障诊断的神经网络,并将训练所得的多个神经网络用于变压器故障诊断.结果表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	律方成	华北电力大学电气与电子工程学院	266	4998	37.0	55.0
2	回敬	华北电力大学电气与电子工程学院	1	16	1.0	1.0