基于ACO优化BP神经网络的变压器热点温度预测

针对变压器热点温度预测精度问题,提出一种蚁群算法( ant colony algorithm,ACO)结合改进主成分分析法( improved principal component analysis,IPCA)优化 BP 神经网络的热点温度预测模型。 首先采用 IPCA 去除数据冗余信息,并解决参数间 相关性问题,提高网络泛化能力。 为了避免 BP 神经网络容易陷入局部最优和收敛速度慢,利用 ACO 优化网络权值和与阈值, 加快算法速率,提高预测精度。 通过变压器温度实测数据验证,预测结果中的 mae、mse、mape 指标分别为 0. 065 7、0. 006 7、 0. 44%,预测精度和网络性能优于 IEEE、BP、IPCA-BP 模型,从而验证所提模型的有效性和可行性。