基于WNN空调机组故障诊断

本文中详细阐述小波神经网络(WNN)的结构、原理，在探讨智能大厦中空调机组的主要故障的基础上，提出应用小波神经网络的诊断方案。经过MATLAB仿真运行证明，在相同的条件下，WNN网络在故障诊断的准确率及训练速度方面均优于传统的BP网络。     

改进粒子群优化神经网络在变压器故障诊断中的应用

变压器绕组早期故障的诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。由于变压器器身振动信号包含有丰富的信息,所以可以通过监测变压器振动信号来预估绕组的状况。笔者首先利用小波包分解原理将变压器振动信号分解到不同的频段中,然后计算各频段的能量熵值,并将其作为BP神经网络的输入向量,同时利用改进粒子群算法(IPSO)对BP神经网络进行优化。最后利用训练好的BP神经网络对变压器进行故障诊断。试验结果表明:与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法克服了BP神经网络的一些缺陷,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度,对变压器绕组的早期故障具有良好的预测能力。     

基于精英混沌蜂群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出了1种基于精英混沌人工蜂群算法的小波神经网络故障诊断模型对变压器故障进行诊断。模型对3层小波神经网络的输入和输出层的权值、小波元的伸缩和平移系数进行修正,改进算法混沌初始化蜜源,建立精英蜂群团体自适应引导采蜜蜂与跟随蜂搜索,同时引入混沌侦查蜂的行为模式,能够有效提高精度,加速收敛,避免局部最优。实验结果表明,该方法比传统BP小波神经网络和标准蜂群算法优化小波神经网络诊断速度更快,准确率更高,可有效运用于变压器故障诊断。     

基于PCA-WNN的短期风电预测

为了提高风机输出功率的预测精度,提出了一种基于主成分分析(PCA)、结合小波神经网络(WNN)的短期风电预测方法,通过利用主成分分析(PCA)对初始数据进行降维处理,然后结合小波神经网络进行训练,得到了PCA-WNN预测模型。该方法设计出的模型具有优秀的预测效果,且根据实际数据测试的结果表明,相比于传统BP模型和WNN模型,PCA-WNN模型的预测精度更高。     

基于差分进化算法与BP神经网络的变压器故障诊断

针对BP神经网络在识别变压器故障时容易陷入局部最优、诊断精度低、收敛速度慢等缺点,提出一种自适应差分进化算法与BP神经网络相结合的变压器故障诊断方法。该方法采用差分进化算法优化BP神经网络初始权值和阈值,将优化结果赋值BP神经网络进行网络训练,最终得到用于变压器故障诊断的最佳网络模型。实验结果表明,该组合算法比传统BP神经网络具有更高的诊断精度和更快的收敛速度,是一种更适合变压器故障诊断的高效方法。     

基于极限学习机的变压器故障诊断方法研究

针对基于传统智能学习方法的变压器故障诊断存在训练速度慢、需调整的参数多及参数确定困难的问题,本文提出了基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的变压器故障诊断方法。文中根据变压器故障的特点选取输入特征向量,分析了激活函数、隐含层节点数目对诊断性能的影响,并与基于BP神经网络和SVM的诊断方法进行了对比。实验结果表明,文中提出的变压器故障诊断方法性能明显优于BP神经网络,与SVM的诊断正确率相当,需要预先设置的参数更少,训练速度更快,更加便于工程应用。     

DGA与GRNN的联合变压器故障诊断研究

针对传统的变压器故障诊断方法的不足,提出了基于油中溶解气体分析(DGA)方法和广义回归神经网络(GRNN)的变压器故障诊断方法。以DGA方法获取GRNN故障诊断模型的输入特征向量,建立了GRNN故障诊断模型,为了检验GRNN诊断模型的实际诊断能力,以某变电所主变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并与标准BP神经网络(BPNN)和LM算法改进的BPNN(LM-BPNN)的诊断结果进行对比。仿真结果表明:DGA方法与GRNN的联合变压器故障诊断方法的诊断速度更快、准确率更高和泛化能力更强,且GRNN故障诊断模型构建简单,验证了所提出方法的实用性和有效性。     

基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障的特点,运用BP神经网络技术对传统的电力变压器故障诊断方法加以完善,以TMS320VC5402 DSP为硬件核心,设计了高速实时电力变压器故障诊断模块,同时利用Zigbee网络实现了电力变压器故障远距离无线诊断。通过电力变压器故障诊断实例,比较了BP神经网络法和传统的改良三比值法在诊断电力变压器故障类型方面的性能。比较实例表明,基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类诊断,提高了诊断准确率,同时还可以进行远距离无线诊断,从而节省了成本。     

基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障的特点,运用BP神经网络技术对传统的电力变压器故障诊断方法加以完善,以TMS320VC5402 DSP为硬件核心,设计了高速实时电力变压器故障诊断模块,同时利用Zigbee网络实现了电力变压器故障远距离无线诊断.通过电力变压器故障诊断实例,比较了BP神经网络法和传统的改良三比值法在诊断电力变压器故障类型方面的性能.比较实例表明,基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类诊断,提高了诊断准确率,同时还可以进行远距离无线诊断,从而节省了成本.     

基于BP神经网络的变压器故障预测研究

利用油中溶解气体数据诊断变压器故障(DGA法)是目前使用最为广泛的方法之一,本文引入了BP神经网络,选取7种特征气体含量作为输入量,6种故障类型作为输出量,提出了一种对变压器故障进行估算和预测的方法。利用MATLAB建立对变压器DGA数据的BP神经网络模型,并通过对实际样本数据的学习训练,分析诊断结果,提出了未来研究的方向和展望。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障诊断的特点,提出了一种基于BP神经网络的电力变压器故障诊断方法。采用稳定、快速的Levenberg-Marquardt算法训练多层前向人工神经网络,克服了标准BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷;在隐含层节点数的选取上,采用简单实用的黄金分割优选法,可以节省成本,提高搜索效率。仿真结果表明,该方法具有运算速度快和拟合精度高等优点,满足电力变压器故障诊断的要求。     

融合粗糙集和神经网络的变压器故障诊断

为提高变压器故障诊断的准确性,进行了利用粗糙集和神经网络来诊断变压器故障的研究。首先将连续属性的决策表离散化,部分属性采用基于油中溶解气体分析知识的方法离散化,部分属性采用自然算法和等频划分算法离散化;然后用粗糙集属性约简方法对离散后的决策表进行属性约简以获取最小决策表,约简后的最小决策表反映了变压器油中溶解气体的5种比值与故障的关系,是对IEC三比值法的扩展;最后用最小决策表训练BP神经网络,并用测试数据对训练后的BP神经网络进行检验。结果表明该方法比IEC三比值法有更高的故障判断准确率,结合粗糙集和神经网络诊断变压器故障可约简变压器故障诊断决策表,简化神经网络的结构,提高故障诊断的准确率。     

基于振动信号和小波神经网络的变压器故障诊断

提出一种基于振动信号和小波神经网络的电力变压器故障诊断方法.采用变压器油箱表面的振动信号作为采样信号进行频谱分析提取特征频率信号,并以此特征频率信号乘以电流标么值的平方作为训练样本进行小波神经网络训练,小波神经网络输出量能够反映出频谱特征向量和变压器故障类型之间的映射关系,从而实现变压器的故障诊断.实验结果表明,使用该方法能够有效地对变压器进行故障分类及其诊断,并且小波神经网络具有很好的泛化能力.     

基于粒子群优化神经网络的变压器故障诊断

为克服电气分析应用中误差反向传播(BP)神经网络存在的不足,提出了一种利用改进粒子群算法优化神经网络的变压器故障诊断新方法。该法的惯性权重自适应调整,以平衡局部和全局搜索能力;收缩因子加快算法的收敛速度,有利于更快地收敛于全局最优解。利用改进的粒子群算法优化神经网络参数,并结合BP算法训练网络可有效地克服常规BP算法训练网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小和遗传算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。最后,进行变压器故障实例分析的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,证实了该方法的正确性和有效性。     

BP神经网络在油浸式变压器过热性故障诊断中的应用

针对充油变压器绝缘故障诊断的三比值法的局限性,建立以变压器油中溶解气体含量为样本数据,对不同的隐含层数目进行仿真分析,通过比较确定了适用于变压器绝缘故障诊断的BP神经网络模型。研究表明,这种方法提高了神经网络的收敛速度,符合电力变压器故障诊断系统的实际情况,准确率高。     

基于小波神经网络的在线警报处理系统

利用小波变换在信号处理方面的时频分析能力和神经网络对任意非线性函数的普通的逼近能力，提出了一个基于小波神经网络的电力系统故障段辨别方法。故障诊断系统依据保护继电器和断路器的采样信息估计电力系统中故障段的位置。仿真结果显示，小波神经网络故障诊断系统能正确估计电力系统单一故障和多重故障的位置，即使在电力系统中存在保护继电器和断路器误动或拒动的情况下，小波神经网络也能给出合理的结果。测试结果表明，小波神经网络在电力系统警报处理系统中有良好的应用前景。     

基于神经网络的变压器故障诊断

为了保障变压器在电力系统中能够安全有效的运行,提出了一种将RBF神经网络与模糊控制算法相结合对变压器进行故障诊断的方法。设计了具有6层神经网络的学习体系,并且将模糊隶属度函数引入到第2层中,加快了神经网络的学习速度。基于变压器故障的数据统计,通过对其内部的气体含量进行分析对故障类型进行分类。通过样本数据对所设计的模糊RBF神经网络进行故障诊断训练。实验结果表明,通过训练后的该模型对变压器的故障诊断具有更好的效果。     

电力变压器的智能故障诊断研究

将基于改进遗传算法（IGA）和误差反向传播（BP）算法相结合构成的IGA-BP混合算法用于训练神经网络。该混合算法有效克服常规BP和传统GA算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于电力变压器溶解气体分析的智能故障诊断。实验诊断结果表明,IGA-BP混合算法的收敛速度快于BP及GA算法,并且具有较高的诊断准确率。     

基于 Super SAB神经网络算法的主变压器故障诊断模型

人工神经网络(ANN)由于其高度的非线性映射能力在电力系统模式识别及非线性优化领域有着广泛深入的应用研究.本文将Super SAB神经网络算法应用于主变压器溶解气体故障诊断(DGA),通过与带动量因子的标准BP算法、Bo1d Driver算法比较,验证SuperSAB算法在故障模式识别中具有更好的学习效率与泛化能力,故障诊断的准确度高于传统分析方法,表明其在变电设备状态诊断中具有良好的应用前景.