基于遗传算法优化的BP神经网络的变压器油中气体预测

摘要：

对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,可避免出现维修不足或过度维修.由于BP神经网络具有对初始值敏感、易陷入局部最小的缺点,因此,其预测精度不高.本文采用遗传算法(GA)优化的BP神经网络对变压器油中气体进行预测和分析,结果表明,所采用的方法可有效提高BP神经网络的预测精度.

关键词：电力变压器、BP神经网络、遗传算法(GA)、预测

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：西华大学人才基金资助R0820902

在线出版日期：2010-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：145-147