战泓廷,张王瑞,蒋景熙,张宏阳,杨帅,赵臻,闻新.基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断方法[J].电工技术,2024(22):129-132
基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断方法
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.22.035
中文关键词:  变压器  油中溶解气体分析  故障诊断  神经网络  粒子群算法
英文关键词:
基金项目:
作者单位
战泓廷 南京航空航天大学航天学院 
张王瑞 南京航空航天大学航天学院 
蒋景熙 南京航空航天大学航天学院 
张宏阳 南京航空航天大学航天学院 
杨帅 南京航空航天大学航天学院 
赵臻 南京航空航天大学航天学院 
闻新 南京航空航天大学航天学院 
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中文摘要:
      针对电力变压器以油中气体含量作为判别故障特征，诊断结果可信度不理想的问题，提出一种基于改进PSO-BP算法的变压器神经网络故障诊断方法。对PSO BP算法的粒子初始搜索范围进行修改，以提高算法收敛精度及稳定性。将变压器气体溶解分析(DGA)数据作为输入，通过改进的PSO-BP算法训练神经网络，并将诊断结果与传统PSO-BP故障诊断神经网络结果进行对比分析，结果表明改进的PSO-BP算法提高了变压器故障诊断的精度。
英文摘要:
      
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