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公开(公告)号:CN117708667A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311699761.6
申请日:2023-12-12
申请人: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/241 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/084
摘要: 基于蚁群算法优化BP神经网络的主变压器运行状态识别方法属于电网运维技术领域。本发明采用基于蚁群算法优化的BP神经网络进行主变压器的故障识别。由于经典的BP神经网络训练初始权重vij,wjk和阈值b的选择会直接影响神经网络的收敛速度。如果初始权重和阈值不合适,网络容易陷入局部最优解,而无法找到全局最优解。这可能导致网络的性能不佳或无法收敛。权重和阈值的初始值也会影响网络中梯度的传播。本发明采用蚁群优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,找到一组最优的权值和阈值组合,从而让BP神经网络模型达到更好地收敛效果,能够实现主变压器故障的准确识别。