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基于遗传算法的BP神经网络的变压器故障预测 被引量:1

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摘要 本文是基于遗传算法的BP神经网络对变压器的运做状况进行在线评估。实时监测变压器的运行状态以便于检修和处理。创立一个三层的神经网络,以电气试验,油色谱分析,绝缘油特性三部分对应的数据为输入层,以变压器的4种评估状态"正常状态"、"注意状态"、"异常状态"、"严重状态"作为输出层。由于变压器内部结构复杂,故障现象具有不确定性,传统分析方法有不足,通过遗传算法可以得到更好的权值和阙值,在使用BP神经网络模型对变压器的故障进行判断,该方法使判断结果更精确。
出处 《山东工业技术》 2017年第24期203-203,208,共2页 Journal of Shandong Industrial Technology
作者简介 于莹(1982-), 吉林长春人, 硕士, 研究方向: 变电站智能化运行、新能源并网技术研究与应用。
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