基于改进PSO优化RBF神经网络的变压器故障诊断

摘要

cqvip:变压器故障诊断对电力系统安全、可靠地运行有重要意义,准确判断变压器故障类型,并及时处理能够降低因变压器故障所带来的经济损失。文章通过改进PSO算法优化RBF神经网络,以实现对变压器故障精确诊断。并改进RBF神经网络算法在诊断中常出现的早熟现象,来增强RBF算法的诊断能力。此外,文章在Matlab平台上,通过编程实现2种智能算法对变压器故障的诊断,并对两者故障诊断结果进行对比,以证明改进后算法的诊断准确性。