改进粒子群优化神经网络的变压器故障诊断

• 作者: 乔维德
• 来源期刊: 电工电气
• 学科: 工学
• 关键词: 电力变压器 IPSO-IBP 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TM407
• 字数: 2715字
• 语种: 中文

摘要

在分析传统误差反向传播(BP)算法和标准粒子群优化(PSO)算法的特征及其问题基础上，提出一种改进粒子群优化(IPSO)算法和改进BP(IBP)算法，建立基于IPSO-IBP混合算法的电力变压器神经网络故障诊断模型。通过85组训练样本和16组测试样本的仿真对比分析，该方法能够实现电力变压器不同故障的有效诊断，提高了电力变压器故障模式的识别能力及故障诊断准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔维德		58	129	6.0	9.0