【摘 要】
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传统方法对高压直流变压器中直流电源故障的诊断,多基于专家经验和历史数据,诊断时间长、精度低、可靠性差。提出基于粒子群（PSO）与BP神经网络相结合的高压直流变压器中直流电
【机 构】
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中国南方电网超高压输电公司检修试验中心
【基金项目】
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南方电网公司科技项目(CGYKJQQ00000014);国家自然科学基金资助项目(61372083)~~
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传统方法对高压直流变压器中直流电源故障的诊断,多基于专家经验和历史数据,诊断时间长、精度低、可靠性差。提出基于粒子群（PSO）与BP神经网络相结合的高压直流变压器中直流电源故障诊断改进方法,分析直流电源的故障类型及其产生原因,形成训练样本;将训练样本输入BP神经网络模型,进行学习和模拟运算,采用PSO迭代算法追踪每一种故障类型的个体极值和全局极值,更新粒子的速度和位置,寻求最优解,实现高压直流变压器直流电源的故障诊断。实验证明,该方法能够有效地完成直流电源故障诊断,在诊断时间、精度、及误差控制等方面具有较
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