[发明专利]基于灰色关联改进加权小波神经网络的变压器故障诊断方法在审
| 申请号： | 201911270086.9 | 申请日： | 2019-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN110927501A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 姜欣;李爽;汪洋;张春波;王久生;黄维彤;杨雪;周诗宇;胡婧婷;曾千会;李沛;刘熙旸 | 申请（专利权）人： | 吉林省电力科学研究院有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/00 | 分类号： | G01R31/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 22100 | 代理人： | 魏征骥 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于灰色关联改进加权小波神经网络的变压器故障诊断方法，属于电力行业变压器的故障诊断方法。包括选择特征向量，并对故障进行编码；利用灰色关联度的方法，对样本库进行筛选，形成标准样品库；建立加权小波神经网络。选择经过灰色关联度筛选的标准样本库中的500组数据，进行训练网络，完成神经网络的搭建，得出变压器故障诊断的编码。优点是提供了一种诊断准确率高、适用性高的基于灰色关联改进加权小波神经网络方法，能够达到变压器故障诊断的目的，选择优质的数据形成标准样本库，作为小波神经网络的训练数据，再利用加权小波神经网络进行故障诊断，加强了判断故障的能力，大大提高了故障诊断准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 灰色 关联 改进 加权 神经网络 变压器 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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