基于差分进化算法与BP神经网络的变压器故障诊断

• 作者: 古超帆 孔德钱 张家军 张新燕 童涛 高亮
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 变压器故障 差分进化算法 网络模型
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 分类号: TM933
• 字数: 3032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.05.010

摘要

针对BP神经网络在识别变压器故障时容易陷入局部最优、诊断精度低、收敛速度慢等缺点,提出一种自适应差分进化算法与BP神经网络相结合的变压器故障诊断方法.该方法采用差分进化算法优化BP神经网络初始权值和阈值,将优化结果赋值BP神经网络进行网络训练,最终得到用于变压器故障诊断的最佳网络模型.实验结果表明,该组合算法比传统BP神经网络具有更高的诊断精度和更快的收敛速度,是一种更适合变压器故障诊断的高效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新燕	新疆大学电气工程学院	161	1140	18.0	26.0
2	童涛	新疆大学电气工程学院	7	5	1.0	2.0
3	张家军	新疆大学电气工程学院	11	6	1.0	2.0
4	高亮	新疆大学电气工程学院	11	7	1.0	2.0
5	古超帆	新疆大学电气工程学院	3	3	1.0	1.0
6	孔德钱	新疆大学电气工程学院	3	3	1.0	1.0