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基因多点交叉遗传算法在变压器故障诊断中的应用

邓宏贵罗安曹建丁家峰王会海

中南大学信息科学与工程学院湖南大学电气与信息工程学院中南大学物理科学与技术学院中南大学物理科学与技术学院 湖南省 长沙市 410083 中南大学物理科学与技术学院 湖南省长沙市 410083湖南省 长沙市 410082湖南省 长沙市 410083

摘要:文中提出了一种基因多点交叉遗传算法,设计了基于该遗传算法、自动调整网络参数、连接权重和偏差的最优神经网络,建立了一套集溶解气体分析(DGA)技术、遗传算法和神经网络为一体的变压器故障诊断系统。由于基因多点交叉遗传算法的全局搜索能力和神经网络的高度非线性映射属性,文中的故障诊断系统能够较好地自动识辨变压器油中溶解气体与故障的对应关系,离线试验和现场运行结果表明,该诊断系统对变压器的过热、放电和受潮等故障诊断有一定的准确性。
  • DOI:

    10.13335/j.1000-3673.pst.2004.24.001

  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源)

  • 专题:

    电力工业

  • 分类号:

    TM407

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