[发明专利]基于GA-BPNN的局部放电模式识别方法在审
| 申请号： | 202011435765.X | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112485622A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 白晓斌;米建伟;梁军科;郭峰;李林;刘子瑞;薛军;郑建康;景晓东;常江;王亮;杨军;李飞;蒋文龙;王新辉 | 申请（专利权）人： | 西安华谱电力设备制造有限公司;国网陕西省电力公司宝鸡供电公司;国网陕西省电力公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 张海平 |
| 地址： | 710065 陕西省西安*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GA‑BPNN的局部放电模式识别方法，首先利用统计特征参数方法对局部放电相位分布图谱进行特征值提取，并根据多组局部放电信号特征值构建BP神经网络模型进行训练，最后利用遗传算法得到BP神经网络最佳初始权值和阈值再次进行训练并进行局部放电模式识别；利用遗传算法全局搜索能力强且不易陷入局部最优解的特点，通过模拟自然进化过程搜索最优解得到BP神经网络最佳权值和阈值，利用GA与BPNN良好的耦合性，对比BPNN方法具有收敛速度快、识别准确率高的优点，解决了BP神经网络易受初始权值和阈值影响及陷入局部最优的问题，有效的提高了学习的效率和模式识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ga bpnn 局部 放电 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
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