基于遗传算法优化BP网络的箱式变电站故障预测策略
王福忠1
任吉利1
刘薇2
1.河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作,4540002.广州铁路职业技术学院,广东 广州,510430
摘要：箱式变电站广泛应用在工商业及城镇输配电系统中,在电力系统中发挥着重要作用,对箱式变电站的故障诊断具有重要意义.通过对箱式变电站内部结构、工作原理的研究,对箱式变电站的故障及故障特征进行分析,提出一种运用遗传算法与BP网络相结合的故障诊断网络模型,对系统数据进行融合训练,并利用遗传算法全局搜索最优的特性对BP网络进行优化,避免BP算法在学习中陷入局部最优的弊端,使模型具有良好的收敛性和适应性.仿真结果表明,该网络具有良好的识别效果,在箱式变电站的故障预测中具有很好的应用前景.
关键词：箱式变电站故障诊断遗传算法全局最优BP网络
分类号：TM63(发电、发电厂)
资助基金：国家重点研发计划(2016YFC0600906)广东省教育科学规划课题(十二五)(2013JK244)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 93-98 )
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