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開關柜局部放電模式識別

張夢成; 遲長春 上海電機學院電氣學院; 上海201306
  • 果蠅優化算法
  • 概率神經網絡
  • 高壓開關柜
  • 局部放電模式識別

摘要:針對高壓開關柜局部放電模式分類中樣本數較少,常規的分類方法識別率較低,提出了一種基于改進果蠅算法(FOA)優化的概率神經網絡模型(PNN)的局部放電模式識別方法。作為一種新型的群體搜索隨機優化算法,FOA算法具有原理簡單、參數少,收斂快等優點。實驗采集的局部放電信號進行處理并歸一化,作為FOA-PNN神經網絡的輸入樣本進行識別,并與傳統算法進行比較。仿真實驗證明:該算法可以有效地運用到局部放電模式識別中,為開關柜局部放電診斷供了一條新途徑,具有良好的研究價值和發展前景。

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上海電機學院學報

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