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题名优化模糊推理系统在电力变压器故障检测处理中的应用
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作者
杨彬
郝文康
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机构
国网宁夏电力有限公司超高压公司
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出处
《通信电源技术》
2023年第22期274-276,共3页
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文摘
电力变压器故障检测处理工作意义重大,需要借助人工智能算法提升故障检测效率。在分析电力变压器故障检测原理的基础上,提出利用优化模糊推理系统进行电力变压器故障检测处理,通过一维卷积神经网络选取出最优属性,并将其作为自适应神经模糊推理预测模型的输入特征,再利用改进的帝王蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)优化模型的分类精准性,从而完成故障的诊断与分类。通过与同其他算法模型的对比,所提模型的精准度高达98.99%,且运行时间仅为1.23 s。这表明该方法在电力变压器故障检测处理中具有高效性和准确性,能够有效提高故障检测效率,为电力系统的稳定运行提供有力保障。
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关键词
电力变压器
故障检测处理
优化模糊推理系统
帝王蝶优化算法(MBO)
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Keywords
power transformer
fault detection and processing
optimized fuzzy inference system
Monarch Butterfly optimization(MBO)
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分类号
TM407
[电气工程—电器]
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