【摘 要】
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针对电力变压器故障诊断问题,提出一种改进的SOM神经网络算法(ISOM算法)。该算法根据SOM神经网络权值增量的变化情况对收敛条件进行自适应判断,确保网络的训练速度和精度。将
【基金项目】
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湖南省自然科学基金项目(No.2017JJ2107、2018JJ2152)
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针对电力变压器故障诊断问题,提出一种改进的SOM神经网络算法(ISOM算法)。该算法根据SOM神经网络权值增量的变化情况对收敛条件进行自适应判断,确保网络的训练速度和精度。将ISOM算法应用于电力变压器故障诊断,以特征气体法为基础对油浸式变压器进行故障诊断实验。仿真结果表明,ISOM算法的训练速度快,训练精度高,对提供的电力变压器各类故障数据诊断准确,该方法对实现电力变压器故障诊断的智能化具有重要参考价值。
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