[发明专利]基于鸡群优化BP神经网络的变压器油纸绝缘老化预测方法有效
| 申请号： | 201911193946.3 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN110889228B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 赵春明;何秋月;杨代勇;张雷;于群英;史加奇;王昕;许文燮;刘赫;孙友群;杨明 | 申请（专利权）人： | 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;上海交通大学;吉林省电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/006;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/045;G06N3/084;G06F119/04 |
| 代理公司： | 长春市吉利专利事务所(普通合伙) 22206 | 代理人： | 李晓莉 |
| 地址： | 130000 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于鸡群优化BP神经网络的变压器油纸绝缘老化预测方法，首先，训练BP神经网络拟合去极化电流和聚合度之间的关系，消除环境温度带来的误差，实现不同环境温度下的油纸绝缘老化预测；然后，采用鸡群算法对神经网络权值和阈值优化，解决BP神经网络训练时存在学习效率低、速度慢、易陷入局部极值点的问题。最后进行仿真研究，结果表明，本方法可以消除温度对极化去极化电流的影响，实现了对油纸绝缘老化的准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 优化 bp 神经网络 变压器 油纸 绝缘 老化 预测 方法 | ||
【主权项】：
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