基于BPNN和PNN油浸电力变压器故障诊断模型的对比研究

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中文摘要：油中溶解气体分析对油浸变压器潜伏性故障的诊断是--个复杂的模式识别问题，人工神经网络由于其良好的非线性映射能力而获得了广泛的应用。本文详细介绍了反向传播神经网络(BPNN)和概率神经网络(PNN)两种神经网络故障诊断模型的建立步骤和参数选择，并利用MATLAB的神经网络工具箱对设计的两种网络做了分析和对比。仿真结果表明，两种网络均能较好地实现变压器故障的实时诊断，相比之下BPNN的诊断正确率高，而PNN的收敛速度更快。

作者：

王伟、李清泉、王晓龙

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作者单位：

山东大学电气工程学院,济南 250061

关键词：

人工神经网络电力变压器故障诊断 MATLAB

主办单位：

中国电机工程学会

重庆大学

南方电网技术研究中心

会议名称：

2007年全国电气设备安全与信息技术研讨会暨中国电机工程学会能源与信息专委会学术年会

会议时间：

2007-05-14

会议地点：

广州

会议母体文献：

2007年全国电气设备安全与信息技术研讨会暨中国电机工程学会能源与信息专委会学术年会论文集

页码：

135-139

出版时间：

2007