[发明专利]基于BP神经网络和人工鱼群的变电设备微观分析方法无效
| 申请号： | 201210004483.3 | 申请日： | 2012-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN102564496A | 公开（公告）日： | 2012-07-11 |
| 发明（设计）人： | 于虹;吴毅;魏杰;姜虹云;赵现平;孙鹏;王达达;马仪;陈磊;侯亚非;崔志刚;张少泉;何程 | 申请（专利权）人： | 云南电力试验研究院（集团）有限公司电力研究院 |
| 主分类号： | G01D21/02 | 分类号： | G01D21/02;G06N3/02 |
| 代理公司： | 昆明大百科专利事务所 53106 | 代理人： | 何健 |
| 地址： | 650217 云南省昆明*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 基于BP神经网络和人工鱼群的变电设备微观分析方法，本发明先分别获得变电设备糠醛、微水、击穿电压、酸值等数据信息；利用人工鱼群优化AFSO算法对BP神经网络权值和阈值进行优化，确定权值和阈值的取值；提取变电设备故障范例库的状态微观分析结果训练BP神经网络；将新获取到的变电设备糠醛、微水、击穿电压、酸值、氢气含量、乙炔含量、甲烷含量、乙烯含量、乙炔含量、投运时间、最近三年故障发生次数、最近三年故障等级的数据信息输入到BP神经网络中进行变电设备状态微观分析，以确定变电设备状态。本发明提高了变电设备状态微观分析的科学性、高效性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 人工 鱼群 变电 设备 微观 分析 方法 | ||
【主权项】：
基于BP神经网络和人工鱼群的变电设备微观分析方法，其特征是，步骤为：1)、分别获得变电设备糠醛、微水、击穿电压、酸值、氢气含量、乙炔含量、甲烷含量、乙烯含量、乙炔含量、投运时间、最近三年故障发生次数、最近三年故障等级的数据信息；2)、利用人工鱼群优化AFSO算法对BP神经网络权值和阈值进行优化，确定权值和阈值的取值；3)、提取变电设备故障范例库的状态微观分析结果训练BP神经网络；4)、将新获取到的变电设备糠醛、微水、击穿电压、酸值、氢气含量、乙炔含量、甲烷含量、乙烯含量、投运时间、最近三年故障发生次数、最近三年故障等级的数据信息输入到BP神经网络中进行变电设备状态微观分析，以确定变电设备状态。
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