【摘 要】
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为进一步提升电网设备运行可靠性,提出一种基于MapReduce并行化的BP神经网络算法——MR-BPNN算法,以实现配电变压器故障快速诊断.该方法基于Hadoop平台下的MapReduce并行化模块:首先采用Map过程,运用不同训练样本块对各计算节点BP神经网络进行训练;然后采用Reduce过程,利用Map过程输出对BP神经网络权值进行汇总更新.相较于传统BP神经网络算法,MR-BPNN算法的网络训练收敛速度明显加快.最后,基于所采集的某电力公司配电变压器油中溶解气体数据,对比采用所提方法与传统特征气体法
【机 构】
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国网浙江富阳市供电有限公司,杭州 311400;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,杭州 310014;西安交通大学 电气工程学院,西安 710049
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为进一步提升电网设备运行可靠性,提出一种基于MapReduce并行化的BP神经网络算法——MR-BPNN算法,以实现配电变压器故障快速诊断.该方法基于Hadoop平台下的MapReduce并行化模块:首先采用Map过程,运用不同训练样本块对各计算节点BP神经网络进行训练;然后采用Reduce过程,利用Map过程输出对BP神经网络权值进行汇总更新.相较于传统BP神经网络算法,MR-BPNN算法的网络训练收敛速度明显加快.最后,基于所采集的某电力公司配电变压器油中溶解气体数据,对比采用所提方法与传统特征气体法、三比值法进行设备故障诊断的性能,验证了所提方法可实现配电变压器状态的快速识别与诊断.
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