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基于遗传算法优化BP网络的箱式变电站故障预测策略
引用本文:王福忠,任吉利,刘薇.基于遗传算法优化BP网络的箱式变电站故障预测策略[J].河南理工大学学报(自然科学版),2019,38(5).
作者姓名:王福忠  任吉利  刘薇
作者单位:河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作,454000;广州铁路职业技术学院,广东 广州,510430
基金项目:国家重点研发计划;广东省教育科学规划课题(十二五)
摘    要:箱式变电站广泛应用在工商业及城镇输配电系统中,在电力系统中发挥着重要作用,对箱式变电站的故障诊断具有重要意义。通过对箱式变电站内部结构、工作原理的研究,对箱式变电站的故障及故障特征进行分析,提出一种运用遗传算法与BP网络相结合的故障诊断网络模型,对系统数据进行融合训练,并利用遗传算法全局搜索最优的特性对BP网络进行优化,避免BP算法在学习中陷入局部最优的弊端,使模型具有良好的收敛性和适应性。仿真结果表明,该网络具有良好的识别效果,在箱式变电站的故障预测中具有很好的应用前景。

关 键 词:箱式变电站  故障诊断  遗传算法  全局最优  BP网络
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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