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

来源：

电力系统保护与控制 | 2010年 / 38卷 / 20期

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：

080801 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

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

页码：106 / 109

页数：4

共 9 条

[1] 基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断 [J].