基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断
为了提高电力变压器故障诊断的正确率,提出了一种基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断方法。利用具有自学习、自适应能力的BP网络算法,在确定模糊Petri网的权值、阈值、可信度等网络参数初始值的前提下,实现模糊Petri网网络参数的优化。在模糊Petri网网络结构上,运用BP网络算法,对电力变压器DGA样本进行学习训练,使模糊Petri网网络参数逐步向真实值逼近。实例分析结果表明,该方法能够有效地诊断电力变压器中的单一故障和多重故障,提高故障诊断正确率,证明了方法的正确性和有效性。
变压器、故障诊断、油中溶解气体分析、BP网络、模糊Petri网
TM407(变压器、变流器及电抗器)
山东省自然科学基金资助项目ZR2012EEM021This work is supported by Natural Science Foundation of Shandong Province ZR2012EEM021
2015-03-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
113-117