基于神经网络的电力计量故障诊断及仿真研究

• 作者: 孙沛 祝唯微 蔡玺 郭行 陈宝靖
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: BP算法 粒子群算法 故障诊断 电力计量
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TP333
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.01.056

摘要

针对传统的BP算法在收敛速度和易陷入局部最小值的问题,结合高压电力计量的重要性,提出一种基于改进BP网络的电力计量故障诊断算法.文章在分析电力计量系统工作原理和检测原理的基础上,对BP算法问题进行深入分析,然后结合故障诊断的理论,引入小波分析对特征信号进行处理,减少特征信号中的噪声和尖峰成分,提高故障诊断的正确率.在信号特征处理的基础上,结合BP算法的问题,提出引入PSO优化算法在全局搜索方面的优势,从而防止传统BP算法容易陷入局部极小值的问题,最终时期更靠近群体最优.最后通过和BP网络的诊断测试对比,验证本文设计算法的可行性与正确性,从而为当前电力计量诊断提供了借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宝靖		18	24	3.0	4.0
2	祝唯微		7	10	2.0	3.0
3	孙沛		7	5	1.0	2.0
4	蔡玺		3	5	1.0	2.0
5	郭行		2	8	2.0	2.0