基于遗传算法优化BP网络的箱式变电站故障预测策略 |
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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). |
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作者姓名: | 王福忠 任吉利 刘薇 |
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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 |
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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) |
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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。
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关 键 词: | 箱式变电站 故障诊断 遗传算法 全局最优 BP网络 |
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