【摘 要】
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变压器的运行状态和电网的安全紧密相连。为保证电网健康运行需要对变压器进行实时监测和故障诊断,因此,研究变压器故障诊断方法对保障供电可靠性具有重要意义。为了提高变压
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变压器的运行状态和电网的安全紧密相连。为保证电网健康运行需要对变压器进行实时监测和故障诊断,因此,研究变压器故障诊断方法对保障供电可靠性具有重要意义。为了提高变压器故障诊断精度,本文提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化RBF神经网络的诊断方法。首先,利用RBF网络良好的模式识别能力和强大的自学习能力,以及能准确表达出油中溶解气体和故障之间存在的映射关系的特点,建立了基于RBF网络的变压器故障诊断模型。其次,为了改进RBF网络连接权值和宽度向量不易确定的问题,提高RBF诊断模型的精度,本文利用粒子群算法全局优化的特点实现RBF网络权值和宽度的优化。其中,为使粒子群算法优化能力更强,提出了针对惯性权值的改进策略,并采用Rastrigrin函数进行测试,验证改进算法的可行性。最后,建立了IPSO-RBF变压器故障诊断模型,并利用国家电网公司的故障数据进行仿真模拟和实例分析。研究结果表明:改进粒子群较标准粒子群寻优能力更强,并成功避免了标准粒子群早熟收敛的现象。RBF诊断模型诊断正确率是81.1%,而IPSO-RBF诊断模型的正确率是96.7%,实例验证表明,IPSO-RBF诊断模型能够正确分类故障类型,与实际故障情况相符。由此可知IPSO-RBF诊断模型的诊断正确率有了显著提高,可用于工程实际中。
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