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《湘潭大学》 2011年
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基于人工免疫思维进化算法的变压器故障诊断

张特  
【摘要】:电力变压器是电力系统中的关键设备,其稳定可靠的运行是电力系统安全可靠运行的重要保障。一旦发生故障,将会影响电力系统的稳定运行,给人们的生产生活带来极大地不便,因此电力变压器故障诊断一直为国内外学者所关注。本文简要介绍了课题的来源,背景及意义,通过参阅大量文献分析国内外研究现状并对各种诊断方法的优劣做了比较。本文详细介绍了人工免疫算法原理及在变压器故障诊断中的应用,针对传统克隆免疫算法在变压器故障诊断应用中学习速度慢、无分类能力及抗体空间小的限制提出了免疫抗体记忆分类算法,该算法基于免疫空间抗体识别抗原原理和抗体记忆功能,将克隆选择与进化算法相结合,学习训练抗原及附属类型信息,得到不同类型检测集组成的故障信息库。并在抗体训练克隆过程中,对传统的克隆算子进行改进,形成了免疫抗体记忆分类算法。该算法在保证亲和力的前提下提高了学习速度,扩大了免疫搜索空间,丰富了抗体空间多样性,提升了故障诊断的准确率。同时以人工识别球( ARB )为基本诊断单元,利用ARB与刺激水平线性关系对故障类型诊断,保证了诊断的快速性。 人工免疫算法本身具有动态学习,自适应,记忆,并行处理等优点。但是在免疫算法中高频变异算子可能造成本来具有足够亲和力的抗体在通过变异后形成无功能的或是亲和力较差的抗体,减缓了训练学习速度。针对以上不足本文引入思维进化算法,在抗体的训练中将抗体群分为多个子抗体群,在趋同和异化操作的交替作用下进行抗体亲和力训练,在保证亲和力稳步增高的同时加快了亲和力训练的速度。
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