基于IBBOA优化BP神经网络的变压器故障诊断

• 作者: 赵玲玲 王群京 陈权 汪伟
• 来源期刊: 电工电能新技术
• 关键词: 变压器 故障诊断 蝴蝶优化算法 自适应权重 变异算子
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 论文报告|Treatise and Report
• 页码范围: 39-46
• 页数: 8页
• 分类号: TM41
• 语种: 中文
• DOI: 10.12067/ATEEE2103024

摘要

为提高变压器故障诊断准确率,提出基于IBBOA优化BP神经网络的变压器故障诊断模型.在IBBOA-BP模型中,引入自适应权重,协调BBOA的全局和局部搜索能力;增加变异算子,提高蝴蝶种群的多样性,避免蝴蝶个体陷入局部最优.通过IBBOA优化BP神经网络的权值和阈值,避免BP神经网络出现易早熟问题,提高变压器故障诊断模型的准确性.且利用测试函数,通过与PSO、BOA对比,证明IBBOA算法具有更好的全局寻优能力、精确度和收敛速度.仿真计算表明,IB-BOA-BP模型的变压器故障诊断正确率比PSO-BP和BOA-BP诊断模型正确率分别提高10.4477％和5.9701％.