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申请/专利权人：南昌工程学院
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的变压器局部放电检测方法，包括：S1：采集变压器历史运行时局部放电的信号数据，根据风险类型对信号数据分别进行标记，以此构建数据集，对数据集进行预处理获取特征数据集；S2：构建概率神经网络模型，导入S1中的特征数据集至概率神经网络模型进行训练，在训练过程中，通过苦鱼算法优化概率神经网络模型的平滑因子，获取最优的平滑因子；S3：采集变压器实时运行时局部放电的信号数据并进行预处理，将其导入训练后的概率神经网络模型进行检测，输出变压器实时的局部放电的风险类型。本发明采用改良的苦鱼算法优化概率神经网络的方法，极大地提高了检测的准确性。
主权项：1.一种基于神经网络的变压器局部放电检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集变压器历史运行时局部放电的信号数据，根据风险类型对信号数据分别进行标记，以此构建数据集，对数据集进行预处理获取特征数据集；步骤S2：构建概率神经网络模型，导入步骤S1中的特征数据集至概率神经网络模型进行训练，在训练过程中，通过苦鱼算法优化概率神经网络模型的平滑因子，获取最优的平滑因子；步骤S3：采集变压器实时运行时局部放电的信号数据并进行预处理，将预处理后的信号数据导入训练后的概率神经网络模型进行检测，输出变压器实时的局部放电的风险类型；步骤S2中，通过苦鱼算法优化概率神经网络模型的平滑因子的过程为：步骤S21：在搜索空间内初始化苦鱼种群；步骤S22：搜取牡蛎；步骤S23：舍弃牡蛎；步骤S24：产生新苦鱼；步骤S25：狩猎苦鱼；步骤S26：判断是否达到最大迭代次数，达到最大迭代次数时，计算苦鱼在当前迭代次数的适应度，选择最大适应度的苦鱼作为最优平滑因子，未达到最大迭代次数时，继续进行步骤S22~S26。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌工程学院 一种基于神经网络的变压器局部放电检测方法
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