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| 基于改进PSO-FNN神经网络变压器故障检测研究 | |
| 引用本文： | 任东红,谢萍萍,邢兵锁,李朝东,林鹏.基于改进PSO-FNN神经网络变压器故障检测研究[J].安徽水利水电职业技术学院学报,2023(1):35-39. |
| 作者姓名： | 任东红 谢萍萍 邢兵锁 李朝东 林鹏 |
| 作者单位： | 1. 铜陵职业技术学院;2. 国网铜陵供电公司 |
| 基金项目： | 安徽省教育教学研究项目(2020jyxm2049)；;安徽省重点科研项目(2022AH052754)； |
| 摘 要： | 针对电力变压器故障难以准确诊断的问题，提出了一种基于改进粒子群算法(PSO)的模糊神经网络(FNN)诊断模型。该模型运用模糊神经网络，同时结合变压器故障与变压器油中各气体成分之间的密切关系，确定了神经网络输入变量，同时在标准粒子群算法中引入遗传变异因子对模型进行训练，提高了训练精度。MATAB软件测试结果表明，模型预测精度较高，可进一步研究应用。 |
| 关 键 词： | 变压器故障 改进粒子群算法 模糊神经网络 遗传变异 诊断 |