基于改进PSO-FNN神经网络变压器故障检测研究

摘要：

针对电力变压器故障难以准确诊断的问题,提出了一种基于改进粒子群算法(PSO)的模糊神经网络(FNN)诊断模型.该模型运用模糊神经网络,同时结合变压器故障与变压器油中各气体成分之间的密切关系,确定了神经网络输入变量,同时在标准粒子群算法中引入遗传变异因子对模型进行训练,提高了训练精度.MATAB软件测试结果表明,模型预测精度较高,可进一步研究应用.

关键词：变压器故障、改进粒子群算法、模糊神经网络、遗传变异、诊断

所属期刊栏目：23

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：安徽省教育教学研究项目;安徽省重点科研项目

在线出版日期：2023-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-39