公开(公告)号：CN118656731A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202411066900.6

申请日：2024-08-06

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 王宗耀 ,  章卓航 ,  郁惠竹 ,  康兵 ,  许志浩 ,  夏夷茨 ,  丁贵立 ,  蔡安禹 ,  郑豫谭 ,  邹立琛 ,  付骏

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/047 ,  G06N3/006 ,  G01R31/12

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的变压器局部放电检测方法，包括：S1：采集变压器历史运行时局部放电的信号数据，根据风险类型对信号数据分别进行标记，以此构建数据集，对数据集进行预处理获取特征数据集；S2：构建概率神经网络模型，导入S1中的特征数据集至概率神经网络模型进行训练，在训练过程中，通过苦鱼算法优化概率神经网络模型的平滑因子，获取最优的平滑因子；S3：采集变压器实时运行时局部放电的信号数据并进行预处理，将其导入训练后的概率神经网络模型进行检测，输出变压器实时的局部放电的风险类型。本发明采用改良的苦鱼算法优化概率神经网络的方法，极大地提高了检测的准确性。

公开(公告)号：CN118656731B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411066900.6

申请日：2024-08-06

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 王宗耀 ,  章卓航 ,  郁惠竹 ,  康兵 ,  许志浩 ,  夏夷茨 ,  丁贵立 ,  蔡安禹 ,  郑豫谭 ,  邹立琛 ,  付骏

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/047 ,  G06N3/006 ,  G01R31/12

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的变压器局部放电检测方法，包括：S1：采集变压器历史运行时局部放电的信号数据，根据风险类型对信号数据分别进行标记，以此构建数据集，对数据集进行预处理获取特征数据集；S2：构建概率神经网络模型，导入S1中的特征数据集至概率神经网络模型进行训练，在训练过程中，通过苦鱼算法优化概率神经网络模型的平滑因子，获取最优的平滑因子；S3：采集变压器实时运行时局部放电的信号数据并进行预处理，将其导入训练后的概率神经网络模型进行检测，输出变压器实时的局部放电的风险类型。本发明采用改良的苦鱼算法优化概率神经网络的方法，极大地提高了检测的准确性。