基于改进微分进化优化神经网络的电力变压器故障诊断

摘要：

提出了一种改进微分进化(IDE)与误差反向传播神经网络(BP)相结合的变压器故障诊断新方法.提出了不依赖优化问题的控制参数自适应调整策略,并动态监视种群适应度方差的变化,使IDE具有强劲的全局搜索能力,能很快地寻找到全局最优点.该算法能有效地克服常规BP神经网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点,实现了两种算法的取长补短.将该算法用于变压器故障诊断,并与基于其他算法的变压器故障诊断进行比较,仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、分类精度高的优点.

关键词：微分进化、神经网络、电力变压器、自适应、混沌搜索

所属期刊栏目：38

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2011-01-06（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：106-109