将具有可信度的BP神经网络应用于变压器故障诊断

BP神经网络具有自学习和自适应能力,比较适合于基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断。分析了常规BP算法的不足,指出了加动量项BP算法的原理和优点。该方法减轻了网络训练过程中的振荡,加速了网络的收敛。针对常规的BP神经网络不能给出诊断结果的可信度问题,利用多个网络共同诊断,根据多个诊断结果的标准差获得诊断结果的可信度,多个结果的均值作为最终诊断结果,从而提高了准确性。构造了适合于变压器油中溶解气体分析故障诊断的神经网络,并将训练所得的多个神经网络用于变压器故障诊断。结果表明了该方法的有效性。