基于改进微分进化优化神经网络的电力变压器故障诊断

被引:19
作者
刘丽 [1 ]
唐杰 [1 ]
刘卓 [2 ]
机构
[1] 邵阳学院电气工程系
[2] 湖南大学电气与信息工程学院
关键词
微分进化; 神经网络; 电力变压器; 自适应; 混沌搜索;
D O I
暂无
中图分类号
TM41 [电力变压器]; TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
摘要
提出了一种改进微分进化(IDE)与误差反向传播神经网络(BP)相结合的变压器故障诊断新方法。提出了不依赖优化问题的控制参数自适应调整策略,并动态监视种群适应度方差的变化,使IDE具有强劲的全局搜索能力,能很快地寻找到全局最优点。该算法能有效地克服常规BP神经网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点,实现了两种算法的取长补短。将该算法用于变压器故障诊断,并与基于其他算法的变压器故障诊断进行比较,仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、分类精度高的优点。
引用
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