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自适应遗传算法在变压器局部放电超高频模式识别中的应用
  • ISSN号：1007-290X
  • 期刊名称：《广东电力》
  • 时间：0
  • 分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM855[电气工程—高电压与绝缘技术]
  • 作者机构：[1]清华大学深圳研究生院，广东深圳518055, [2]安徽淮南电力公司，安徽淮南232007, [3]西安交通大学，陕西西安710049
  • 相关基金：中国博士后基金资助项目(50379015)
作者： 王国利, 郑浩[2], 郝艳捧, 李彦明[3]
关键词： 变压器, 局部放电超高频检测, 模式识别, 自适应遗传算法, 神经网络
中文摘要：

采用自适应遗传算法(AGA)作为神经网络的学习算法，对实验室中变压器局部放电超高频自动识别系统检测到的5种放电类型进行了模式识别。实验结果表明，AGA神经网络解决了BP神经网络对初始权值敏感、收敛速度慢和容易局部收敛的问题，具有较高的识别率和较强的推广能力，可以很好地应用于变压器局部放电的超高频模式识别中。

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期刊信息
  • 《广东电力》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:广东省电网公司
  • 主办单位:广东电网公司电力科学研究院　广东省电机工程学会
  • 主编：何宏明
  • 地址：广州市东风东路水均岗8号
  • 邮编：510080
  • 邮箱：gddl888@sohu.com; gddl@2911.net
  • 电话：020-85125659
  • 国际标准刊号：ISSN：1007-290X
  • 国内统一刊号：ISSN：44-1420/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊,广东省优秀科技期刊一等奖,广东省优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:8403