基于改进神经网络的变压器故障诊断方法的研究

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3、eeResearchofTransformerFaultDiagnosisBasedonImprovedNeuralNetworkCandidate：LiJianghaoSupervisor：Prof.TianPeiSchool：SchoolofControlComputerEngineeringDateofDefence：March,2015Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity*A~~~~;~~m~~~~±~~~~«~~~~~~~~~~ffi·~~i~~111!l¥

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7、分析法。BP神经网络具有并行分布式计算、自适应、记忆及聚类等诸多优点，能准确表达变压器油中溶解气体与变压器内部故障之间存在的映射关系。但是BP算法是基于梯度下降的方法，存在收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺陷。当输入输出关系较为复杂时，网络收敛速度缓慢，甚至不收敛。粒子群优化算法具有全局寻优的能力，可有效的改善BP神经网络收敛速度，提高故障诊断准确率。本文针对变压器故障特征气体以及故障类型的特点，建立了结构为5-9-5型的变压器故障诊断BP神经网络模型。并将粒子群优化算法改进的BP网络模型和L-M法BP网络模型应用于变压器故障诊断，训练和诊断结果表明：系统采

8、用PSO-BP法在80步达到收敛，明显少于L-M改进BP法的126