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混合神经遗传方法分析电力变压器溶解气体

文摘

变压器是电力系统的一个关键因素需要定期维护和监控。溶解气体分析(DGA)已经作为一个可靠的工具用于维护变压器的安全运行了很长一段时间。在本文中,基于遗传算法的反向传播神经网络(GA - ANN)提出了分析变压器油中溶解气体。该方法利用遗传算法相结合的混合算法和反向传播神经网络。安的遗传重量的优化在训练被用来提高诊断准确性。工作的主要动机是提供一个平台,帮助溶解气体分析的变压器故障的早期检测和诊断。这项工作进行的援助与安得拉邦传播公司(APTRANSCO)的形式要求变压器分析数据和专家意见的验证工具。

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