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《吉林大学》 2008年
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基于小生境遗传算法的电力变压器故障诊断方法研究

董海红  
【摘要】: 电力变压器是电力系统中的关键设备,是影响整个电网安全运行的主要因素。电力变压器故障诊断技术的研究是国内外电力部门极为重视的科研项目,对于提高电网供电可靠性和运行安全性、降低变压器维修费用、减少变压器故障带来的经济损失具有十分重要的意义。 本文在研究了电力变压器油中溶解气体与故障类型之间关系的基础上,针对BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小点等技术缺陷,提出了基于小生境遗传算法与BP算法相结合的NGA-BP混合训练模型。NGA-BP网络模型采用小生境遗传算法,经过选择、自适应交叉、自适应变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练。NGA-BP网络模型充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法较强的局部搜索能力,通过试验分析:该方法有效地解决了BP网络初值不合理,极易陷入局部极小以致网络不收敛的问题,改善了标准遗传算法未成熟收敛的现象,网络收敛速度得到明显提高。 将该模型应用于电力变压器故障诊断问题,对故障电力变压器油中溶解气体色谱数据的仿真实验表明,NGA-BP网络模型对电力变压器故障诊断的精度达到90%,较BP网络模型的精度有明显的提高。该模型对保证电力变压器的安全可靠的运行具有重要的理论意义和实用价值。
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