基于并行化BP神经网络的配电变压器故障快速诊断方法

• 作者: 赵志新 赵宗罗 赵颖 王子凌 俞建飞 李忠民
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 状态检修 配电变压器 故障诊断 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 电气设备|Electrical Equipment
• 页码范围: 82-88
• 页数: 7页
• 分类号: TM407
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.202112011

摘要

为进一步提升电网设备运行可靠性,提出一种基于MapReduce并行化的BP神经网络算法——MR-BPNN算法,以实现配电变压器故障快速诊断.该方法基于Hadoop平台下的MapReduce并行化模块:首先采用Map过程,运用不同训练样本块对各计算节点BP神经网络进行训练;然后采用Reduce过程,利用Map过程输出对BP神经网络权值进行汇总更新.相较于传统BP神经网络算法,MR-BPNN算法的网络训练收敛速度明显加快.最后,基于所采集的某电力公司配电变压器油中溶解气体数据,对比采用所提方法与传统特征气体法、三比值法进行设备故障诊断的性能,验证了所提方法可实现配电变压器状态的快速识别与诊断.