[發明專利]基于改進概率神經網絡的變壓器勵磁涌流鑒別方法

無效

• 申請號: 201210013154.5
• 申請日: 2012-01-17
• 公開（公告）號: CN102570392A
• 公開（公告）日: 2012-07-11
• 發明（設計）人: 楊旭紅;許行
• 申請（專利權）人: 上海電力學院
• 主分類號: H02H7/045
• 分類號: H02H7/045;G06F17/50;G06N3/02
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 吳寶根

1.一種基于改進概率神經網絡的變壓器勵磁涌流鑒別方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

1）建模仿真變壓器勵磁涌流和短路電流的波形：采用Matlab/Simulink中的SimPowerSystems模塊庫，參數為系統默認，獲得勵磁涌流和短路兩種電流波形；

2）分別對勵磁涌流和短路電流進行小波分析，提取能量特征：設定采樣頻率，對采樣的電流信號進行四次小波，分解取各高頻段的能量形成特征向量：???????????????????????????????????????????????，對特征向量進行歸一化：，識別勵磁涌流和短路電流的特征向量，形成了由歸一化后的特征向量組成的樣本空間；

3）遺傳算法優化概率神經網絡的平滑因子：在有限的樣本空間中提煉出能反映整個樣本空間的平滑因子，利用遺傳算法優化后獲得平滑因子的最優值；

4）基于人工神經網絡的變壓器差動保護方案：將勵磁涌流和內部故障電流經小波分解后的能量作為特征向量輸入，對優化后的神經網絡進行訓練和測試，以進行模式識別。

2.根據權利要求1所述基于改進概率神經網絡的變壓器勵磁涌流鑒別方法，其特征在于，所述遺傳算法優化平滑因子主要有以下幾個步驟：

A：設定平滑因子的取值范圍，隨即產生初始N條染色體形成初始種群，，并設當前代數t=1；

B：根據由所有染色體得到的平滑因子，構建PNN網絡，計算分類正確的個數t及誤差函數，m為訓練樣本的數量，即計算染色體的適應度函數；

C：選擇優勝的個體，進行交叉、變異操作，得到下代種群；

D：設當前代數t=t+1；

E：檢查t和誤差函數，若t=T或=0，停止，否則返回步驟B。