基因多点交叉遗传算法在变压器故障诊断中的应用

摘要：

文中提出了一种基因多点交叉遗传算法,设计了基于该遗传算法、自动调整网络参数、连接权重和偏差的最优神经网络,建立了一套集溶解气体分析(DGA)技术、遗传算法和神经网络为一体的变压器故障诊断系统.由于基因多点交叉遗传算法的全局搜索能力和神经网络的高度非线性映射属性,文中的故障诊断系统能够较好地自动识辨变压器油中溶解气体与故障的对应关系,离线试验和现场运行结果表明,该诊断系统对变压器的过热、放电和受潮等故障诊断有一定的准确性.

关键词：高电压与绝缘技术、遗传算法、神经网络、溶解气体分析、变压器故障诊断

所属期刊栏目：28

分类号：TM407(变压器、变流器及电抗器)

资助基金：国家自然科学基金2000]2498;50277039

在线出版日期：2005-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-4