水利电力配电变压器故障诊断的自适应算法

本申请的水利电力配电变压器故障诊断的自适应算法，通过连接网络与RBF网络诊断效果的简单对比，证明连接网络具有更高的准确率。建立了5‑12‑1的连接网络模型,找到一种收敛速度快的时变学习率,使用微粒群算法优化连接网络的初始权值临界值，提出PSO‑连接网络模型，找到一种梯度下降的时变惯性因子，网络稳定性得到明显提升。使用遗传算法优化连接网络的初始权值临界值，提出GA‑连接网络模型，引入淘汰算子,保留全局最优解，将遗传算法和微粒群算法以串联的方式进行融合，提出GP‑连接网络模型，其识别准确率高达96％，能够对配电变压器故障及时、准确诊断，可以提前排除故障隐患，及时处理故障设备，保证电力系统的安全与稳定。