| 蝗虫优化神经网络在变压器故障诊断中的应用 |
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| 引用本文： | 徐新,蒋波涛,曹雯.蝗虫优化神经网络在变压器故障诊断中的应用[J].电网与水力发电进展,2021,37(5):17-23. |
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| 作者姓名： | 徐新 蒋波涛 曹雯 |
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| 作者单位： | 西安工程大学 电子信息学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（11705135）；陕西省自然科学基础研究计划项目（2020JM-573） |
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| 摘 要： | 针对变压器故障诊断中传统BP神经网络算法准确率低、收敛速度慢、易陷入局部极小值及对初始参数较为敏感等的不足，提出一种基于蝗虫优化（GOA）算法的BP神经网络故障诊断方法。建立以变压器故障特征气体为输入、故障类别为输出的故障诊断模型，利用GOA高效的计算性能和优良的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行参数优化。仿真结果表明，GOA优化后的BP神经网络模型相比于传统BP神经网络和基于遗传算法优化的BP神经网络，能够在保留广泛映射能力的前提下，提升网络的学习速度和全局搜索能力，进而缩短训练所需时间，提高故障诊断精度。
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| 关 键 词： | 变压器 故障诊断 神经网络 蝗虫优化算法 |
Application of Grasshopper Optimization Neural Network in Power Transformer Fault Diagnosis |
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| Authors: | XU Xin JIANG Botao CAO Wen |
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| Abstract: | |
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