摘要
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加,变压器的稳定运行对于保障整个系统的安全至关重要。文章研究一种基于粒子群优化的反向传播(BP)神经网络在变压器故障诊断中的应用,通过BP神经网络模型训练获取的变压器红外图像的温度特征信息,并使用量化共轭梯度算法的trainscg函数作为粒子群(PSO)优化神经网络的训练函数。结果表明,该诊断模型在变压器故障诊断中具有较高的准确率和稳定性,能够有效识别不同类型的故障。
出处
《智能城市》
2024年第11期51-53,共3页
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