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Gaoya dianqi, 2022 为了对震后特高压变压器套管的受力状态及破坏与否进行快速评估与判断，选择1100 kV变压器套管为研究对象，建立Abaqus精细化有限元模型，选取输入200条地震动分析以获得所需重要位置的地震动力响应数据。以误差反向传播原理为核心算法建立BP神经网络模型，采用顺序取样及随机取样的方式依次对BP神经网络模型进行训练、预测及比较，进而用于评估套管震后力学性能。结果表明：套管有限元模型可以较好地拟合振动台试验数据，能准确模拟套管—支架体系的地震响应；BP神经网络模型能够对空气侧瓷套底部应力峰值做出准确预测 ...
熊超诣, 刘匀
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Gaoya dianqi, 2016 人工神经网络技术已经在变压器的状态诊断得到应用,为了克服故障分析中BP神经网络存在的不足,提出了一种自适应混沌粒子群优化神经网络在变压器故障诊断的新方法。该算法通过进化速度因子和聚集因子调整惯性权重,并改进学习因子,引入混沌系统,构成混沌粒子群算法优化神经网络参数,有效地克服常规BP算法训练收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。最后基于DGA对变压器故障实例分析仿真,对比常规变压器诊断方法结果表明,该算法能够提高诊断效率以及故障模式识别的准确性。
苗长新, 申坤, 钟世华, 柳狄
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Gaoya dianqi, 2017 针对学习向量量化（learning vector quantization,LVQ）神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法（mind evolutionary algorithm,MEA）优化LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别模型。该模型采用K交叉验证来确定LVQ网络竞争层中最佳神经元数目,并在此基础上利用思维进化算法寻找LVQ网络的最优初始权值,构建最佳的局部放电识别网络模型。对比该模型和BP网络 ...
李亚 +5 more
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Dianci bileiqi, 2014 基于《雷电防护第2部分:风险管理》（GB/T21714.2—2008）及BP人工神经网络理论,利用MATLAB软件建立了一个三级BP网络预警模型,经过网络训练、网络检测得到训练成熟的普通建筑雷灾风险BP网络评价模型。BP神经网络的运用有助于评价模型更加准确客观地反映建筑物雷灾风险各影响因素与最终风险评价结果之间的非线性关系。为了验证该评价模型的评判效果,除对训练成熟的网络评价模型进行检测,还进一步选取《雷电防护第2部分:风险管理》（GB/T21714.2—2008）中提供的评估实例进行验证性评估 ...
华晨辉, 杨仲江, 罗骕翾, 路明
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Gaoya dianqi, 2020 针对变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出了1种基于精英混沌人工蜂群算法的小波神经网络故障诊断模型对变压器故障进行诊断。模型对3层小波神经网络的输入和输出层的权值、小波元的伸缩和平移系数进行修正,改进算法混沌初始化蜜源,建立精英蜂群团体自适应引导采蜜蜂与跟随蜂搜索,同时引入混沌侦查蜂的行为模式,能够有效提高精度,加速收敛,避免局部最优。实验结果表明,该方法比传统BP小波神经网络和标准蜂群算法优化小波神经网络诊断速度更快,准确率更高,可有效运用于变压器故障诊断。
贾亦敏, 史丽萍, 严鑫
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Gaoya dianqi, 2013 憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先,运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后,利用自适应阈值对图像进行分割,并提取图像中与憎水性相关的4个特征量。最后,选择BP神经网络判定绝缘子憎水性等级。分别采用BP标准算法和4种改进算法对网络进行训练,并对测试样本进行了憎水性等级判定。基于4个特征量的BP网络在一定程度上能够准确地判定绝缘子的憎水性等级。各种算法的判定结果表明L ...
汪佛池 +4 more
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Shuitu Baochi Xuebao, 2000 在嘉陵江流域南充地区建立了划分水土流失等级的BP人工神经网络系统，系统具有自动识别影响因子、划分水土流失等级功能。通过对南充市郊南山低山丘陵区的实例研究，应用BP人工神经网络进行水土流失分级识别率高，抗干扰能力强，可用于水土流失动态监控。
丛沛桐 阎秀峰 等
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Gaoya dianqi, 2013 在变压器故障诊断中,目前BP神经网络算法存在训练样本分布不均匀,收敛速度慢、容易陷于局部极小点等问题,导致整体的诊断性能下降。通过对模糊聚类及LM算法改进的神经网络深入研究,并引入变压器故障诊断中,该算法应用模糊聚类对搜集到的样本预处理,提高样本的质量,再用LM算法改进的神经网络来优化搜索方向,可以实现网络训练速度及测试精度的提高。通过实例仿真实验,验证了该方法能够有效诊断出变压器的故障。
宋志杰, 王健
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Gaoya dianqi, 2019 为了快速准确诊断高压断路器是否发生操作机构故障,文章提出了一种基于模糊RBF神经网络的高压断路器机构故障诊断方法。该方法首先分析高压断路器的分（合）闸线圈电流,提取时间和电流特征参数t1、t2、t3、t4、t5、I1、I2、I3,然后在RBF神经网络增加模糊化层,对特征参数进行相对模糊化运算,最后将模糊化后的特征参数输入到RBF神经网络进行故障识别、分类。该方法以ABB VD4高压断路器的88组实验数据为训练样本建立4种高压断路器操作机构的模糊RBF神经网络故障诊断模型,12组测试样本来验证其准确性 ...
林琳, 陈志英
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Dianci bileiqi, 2018 为了实现对输电线路上绝缘子污秽度的预测,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的绝缘子污秽度预测模型。鉴于BP算法在训练神经网络模型时其收敛速度慢、动态特性不够理想等不足,故本文提出利用遗传算法来提高预测的精度。本文不仅以风力、温度、降水量和相对湿度等气象因素作为输入量,同时也综合考虑空气质量指数（AQI）中PM2.5、PM10等环境因素指标作为输入量,以绝缘子盐密（ESDD）和灰密（NSDD）的预测值作为输出量,建立绝缘子污秽度的预测模型。结果表明:优化后的预测模型相较于BP神经网络模型预测更加准确。
王自立 +6 more
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