BP神经网络用于预测多参数关联变压器油的性能

摘要：

基于变压器油性能参数之间的关联性,采用BP神经网络方法,在Matlab平台下研究预测多参数关联变压器油的性能,利用变压器油日常的监测数据,建立击穿电压与4个影响因素的关联模型.论文分别就常规BP算法和变学习速率、变动量因子的改进BP算法进行了比较研究,结果表明,改进BP算法模型的预测结果精度较高,预测值与实际值的相对误差在5%左右.本方法可以为变压器故障的早期诊断、预测防范和及时处理提供科学依据,具有重要的实际应用价值.

关键词：变压器油、性能预测、击穿电压、BP神经网络、多参数关联

所属期刊栏目：25

分类号：TM762(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2008-12-10（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：737-740