基于多频超声波技术和GWO-BP算法的变压器油电气性能检测方法研究

为了实现对变压器油电气性能快速准确地检测,提出了基于多频超声波(MFU)技术和灰狼优化BP神经网络(GWO-BP)的检测方法,利用不同频率超声波在变压器油中传播速度和衰减系数不同、对不同尺寸颗粒物检测效果不同的特点,综合了超声波在无损检测上的优势以及灰狼算法全局寻优能力强、预测精度高的优点。首先利用超声波在非均匀介质中的传播特性,准确地获取超声波在变压器油中的传播速度、衰减系数等特性参数;再利用灰狼算法对传统BP神经网络进行优化。然后利用灰狼优化的神经网络对样本进行训练,建立超声波传播特性参数和变压器油电气性能参数之间的映射关系,进而建立变压器油电气性能参数的检测模型,实现对多个电气性能参数快速准确的无损检测。通过实验,验证了该方法在检测变压器油电气性能参数上的可行性和有效性。