基于ACS⁃SA文化基因算法的BP神经网络变压器故障诊断

• 作者: 李笑竹 陈志军 樊小朝 徐其丹 鹿剑 何腾
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 文化基因算法 变压器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 134-139
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2018.02.022

摘要

针对BP神经网络在变压器故障诊断上存在的不足，提出基于ACS⁃SA文化基因算法的BP神经网络变压器故障诊断方法。在实际系统中，针对缺乏准确的变量参数估计，将边界变异策略和自适应步长策略引入标准布谷鸟算法中；提出一种在改进的布谷鸟算法中结合局部搜索策略的文化基因算法；建立BP神经网络变压器故障诊断模型，并用文化基因布谷鸟算法优化BP神经网络的权值和阈值。仿真实验及对比研究结果表明，该算法能准确有效地识别变压器的故障类型，较其他算法（CS⁃BP神经网络算法和POS⁃BP神经网络算法）有更高的准确率，为变压器故障诊断提供一种新思路。