【摘 要】
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提出了一种基于改进蝙蝠算法优化BP神经网络的电力变压器故障诊断方法。利用蝙蝠算法对BP神经网络的权值和阈值参数进行优化,并针对蝙蝠算法优化后期易陷入局部最优缺点,使用
【机 构】
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山东科技大学电气与自动化工程学院,山东科技大学矿业与安全工程学院,国家电网山东东营市供电公司
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提出了一种基于改进蝙蝠算法优化BP神经网络的电力变压器故障诊断方法。利用蝙蝠算法对BP神经网络的权值和阈值参数进行优化,并针对蝙蝠算法优化后期易陷入局部最优缺点,使用混沌算法对群体进行混沌优化,使其减少无效迭代,提高收敛速度。将优化得到的参数值应用到构建的BP神经网络诊断模型中,对数据进行训练和测试。通过实例分析,表明改进蝙蝠算法优化BP神经网络用于变压器故障诊断具有实用性和有效性。
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