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基于改进模糊神经网络的变压器故障诊断的研究

摘要:电网在全国联网运行的现有格局下,对变压器故障的监测、诊断和预报提出了更高的技术要求。针对电力行业中有效监测变压器运行状况、及时准确进行故障诊断的实际需求,提出了一种基于模糊神经网络的变压器故障诊断算法。该算法通过利用PSO算法获得模糊神经网络参数,并结合变压器油中溶解气体分析法对变压器进行故障诊断。相对于网络参数随机生成的传统模式模糊神经网络算法,本文所提出的方法,具有故障诊断准确率高、网络训练时间短等优势。Matlab实验仿真表明,本文所提出的方法在变压器故障诊断方面切实可行,且相对于传统方法具有明显优势。

关键词:
  • 电力变压器  
  • 粒子群算法  
  • 模糊神经网络  
  • 故障诊断  
  • matlab仿真  
作者:
祁萌; 王艳; 何若雪
单位:
成都工业学院电子工程学院; 成都611730; 成都工业学院网络与通信工程学院; 成都611730
刊名:
成都工业学院学报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:成都工业学院学报

成都工业学院学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:51-1747/TN。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1996年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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