[发明专利]一种基于神经网络的变压器绕组热点温度的预测方法在审
| 申请号： | 201610037469.1 | 申请日： | 2016-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN105550472A | 公开（公告）日： | 2016-05-04 |
| 发明（设计）人： | 魏本刚 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200002 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络的变压器绕组热点温度的预测方法，采用遗传算法优化神经网络后，通过计算得到变压器绕组热点温度值，包括以下步骤：(1)构建神经网络；(2)对神经网络的输入数据和输出数据进行归一化处理；(3)采用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化；(4)对遗传算法优化后的神经网络进行训练；(5)利用实时测得的输入数据和训练后的神经网络得到输出数据，并计算得出变压器的热点温度值。与现有技术相比，本发明具有测量精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 变压器 绕组 热点 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的变压器绕组热点温度的预测方法，其特征在于，采用遗传算法优化神经网络后，通过计算得到变压器绕组热点温度值，包括以下步骤：(1)以环境温度θa、初始顶层油温升Δθoi、顶层油温度θo及负载系数K为输入数据，以油时间常数τ0和油指数x为输出数据，并确定隐含层的节点数，构建神经网络；(2)对神经网络的输入数据和输出数据进行归一化处理；(3)采用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化；(4)对遗传算法优化后的神经网络进行训练；(5)利用实时测得的输入数据和训练后的神经网络得到油时间常数τ0和油指数x，并计算得出变压器的热点温度值。
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