【摘 要】
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为提高变压器故障诊断准确率,提出基于IBBOA优化BP神经网络的变压器故障诊断模型。在IBBOA-BP模型中,引入自适应权重,协调BBOA的全局和局部搜索能力;增加变异算子,提高蝴蝶种群的多样性,避免蝴蝶个体陷入局部最优。通过IBBOA优化BP神经网络的权值和阈值,避免BP神经网络出现易早熟问题,提高变压器故障诊断模型的准确性。且利用测试函数,通过与PSO、BOA对比,证明IBBOA算法具有更好的全局寻优能力、精确度和收敛速度。仿真计算表明,IBBOA-BP模型的变压器故障诊断正确率比PSO-BP和BOA
【机 构】
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安徽大学电气工程与自动化学院,高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室,教育部电能质量工程研究中心,工业节电与用电安全安徽省重点实验室,南方电网公司新型智慧城市高品质供电联合实验室（深圳供电局有限公
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51637001),安徽省自然科学基金(1808085ME113),南方电网公司科技项目(090000KK52190169/SZKJXM2019669)。
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为提高变压器故障诊断准确率,提出基于IBBOA优化BP神经网络的变压器故障诊断模型。在IBBOA-BP模型中,引入自适应权重,协调BBOA的全局和局部搜索能力;增加变异算子,提高蝴蝶种群的多样性,避免蝴蝶个体陷入局部最优。通过IBBOA优化BP神经网络的权值和阈值,避免BP神经网络出现易早熟问题,提高变压器故障诊断模型的准确性。且利用测试函数,通过与PSO、BOA对比,证明IBBOA算法具有更好的全局寻优能力、精确度和收敛速度。仿真计算表明,IBBOA-BP模型的变压器故障诊断正确率比PSO-BP和BOA
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