混沌免疫优化神经网络的变压器故障诊断

(整期优先)网络出版时间:2017-12-22
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对变压器进行故障诊断,在提高电力系统运行的安全性和可靠性方面具有重要意义.传统的BP算法是-种局部搜索的优化方法,在变压器故障诊断的过程中很有可能陷入局部极值,使收敛速度较慢,算法效率较低.文章提出采用混沌免疫优化神经网络方法进行变压器故障诊断,在网络权值调整过程中引入免疫算法的思想,采用免疫算法对网络权值进行全局优化,最后用该算法对变压器进行故障诊断,并与传统BP神经网络诊断方法进行比较.结果表明,将该方法用在变压器故障诊断中,其正确率提高了5%,训练速度减少了182次,收敛速度更快,可靠性更高.