一种基于遗传算法与BP神经网络的变压器故障诊断方法
公开
摘要
本发明属于电气设备故障诊断技术领域，具体涉及一种基于遗传算法与BP神经网络的变压器故障诊断方法。本发明方法设计的BP神经网络模型具有强大的自学能力，且网络的隐层数、各层的神经元均可视实际情况而定，而敏感性分析可以从大量不确定因素中筛选出主要影响因素。通过所需收集的数据信息及其影响因素，进行敏感性分析，计算变压器故障诊断全部影响因素对BP神经网络故障诊断模型的敏感数据。F和R检验是验证敏感性矩阵的拟合程度，R检验主要检验敏感性矩阵的相关性，F检验是对矩阵的显著性检验，辅助验证效果。最后使用遗传算法在全局空间的搜索范围，设计优化参数、约束条件和目标函数，寻找最优解。
基本信息
专利标题 ：
一种基于遗传算法与BP神经网络的变压器故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611380A
申请号 ：
CN202210133686.6
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李锐黎大健陈梁远易辰颖韩方源张磊芦宇峰余长厅苏毅饶夏锦
申请人 ：
广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请人地址 ：
广西壮族自治区南宁市民主路6-2号
代理机构 ：
南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
黎华艳
优先权 ：
CN202210133686.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06N3/12 G06F111/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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