文档摘要：为了提高变压器复合故障诊断精度,提出了一种基于改进哈里斯鹰(ImprovedHarrisHawkOptimization,IHHO)算法优化概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)的变压器复合故障诊断方法.采用Tent映射、非线性调整逃逸能量和小孔成像学习策略对哈里斯鹰优化(HarrisHawkOptimization,HHO)算法进行改进,以增强IHHO算法的优化性能,避免算法陷入局部最优.采用IHHO算法对PNN的平滑因子进行优化,建立了基于IHHO-PNN的变压器故障诊断模型.利用实际运行的变压器故障数据进行仿真分析.结果表明,所提出的IHHO-PNN模型在进行变压器故障诊断时出现错误诊断的次数更少,诊断精度更高,变压器故障诊断效果好于其他几种对比模型,验证了该变压器复合故障诊断方法的实用性和有效性.
Abstract：Inordertoimprovetheaccuracyoftransformercompositefaultdiagnosis,amethodbasedonimprovedHarrishawkoptimization(IHHO)algorithmprobabilisticneuralnetwork(PNN)isproposed,inwhichHarrishawkoptimization(HHO)algorithmisimprovedbyusingTentmapping,non-linearadjust-mentofescapeenergy,andsmallholeimaginglearningstrategytoenhancetheoptimizationperformanceoftheIHHOalgorithmandavoidfallingintolocaloptima.IHHOalgorithmisappliedtooptimizethesmoot-hingfactorofPNNandatransformerfaultdiagnosismodelisestablishedbasedonIHHO-PNN.ActualtransformerfaultdataareusedforsimulationanalysisandtheresultsshowthattheproposedIHHO-PNNmodelhasfewermisdiagnosisoccurrences,higherdiagnosticaccuracy,andbettertransformerfaultdiagno-sisperformancethanothercomparativemodels,verifyingthepracticalityandeffectivenessofthistransform-ercompositefaultdiagnosismethod.
作者：杨威 万文欣 陈柏寒 李巧玲Author：YANGWei WANWenxin CHENBaihan LIQiaoling
作者单位：国网湖北省电力有限公司荆门供电公司,湖北荆门448000
刊名：安徽电气工程职业技术学院学报
Journal：JournalofAnhuiElectricalEngineeringProfessionalTechniqueCollege
年，卷(期)：2024, 29(2)
分类号：TM41TP183
关键词：变压器 复合故障 改进哈里斯鹰算法 概率神经网络
Keywords：transformer compositefault improvedHarrishawkoptimizationalgorithm probabilisticneu-ralnetwork
机标分类号：TP391.41TM407TH137
在线出版日期：2024年7月9日
基金项目：基于IHHO-PNN的变压器复合故障诊断[
期刊论文] 安徽电气工程职业技术学院学报--2024, 29(2)杨威 万文欣 陈柏寒 李巧玲为了提高变压器复合故障诊断精度,提出了一种基于改进哈里斯鹰(ImprovedHarrisHawkOptimization,IHHO)算法优化概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)的变压器复合故障诊断方法.采用Tent映射、非线性调整逃...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
关键词：变压器,复合故障,改进哈里斯鹰算法,概率神经网络,
|
|
