[发明专利]基于改进粒子群优化神经网络算法的变压器油温预测方法在审
| 申请号： | 202110935901.X | 申请日： | 2021-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN113657034A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 张志艳;孔威涵;李翔峰;高鹏飞;刘小梅;杨存祥;邱洪波;贾连斐;翟帅成 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06Q10/04;G06F119/08 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 张真真 |
| 地址： | 450000 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于改进粒子群优化神经网络算法的变压器油温预测方法，用以解决现有变压器油面温度预测方法存在预测精度低的技术问题；其步骤为：首先，将环境温度、负荷变化和冷却器组数这些相关影响因素中的一种变量或者多种变量作为输入变量，以变压器油面温度作为输出变量；其次，采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型的权值和阈值，并训练优化后的BP神经网络模型，得到变压器油温预测模型；最后，利用变压器油温预测模型对变压器油面温度进行预测。本发明方法的预测结果与油面温度真实数据吻合度较高，相对误差更低，验证了本发明方法预测变压器油面温度的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 粒子 优化 神经网络 算法 变压器 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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