改進SSA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的變壓器故障診斷

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摘  要： 變壓器故障類型的準確診斷對保障電網(wǎng)的安全與穩(wěn)定至關重要。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡與麻雀搜索算法（SSA）存在收斂緩慢和易陷入局部極值導致無法準確診斷的問題，提出將改進的麻雀搜索算法（ISSA）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于變壓器故障診斷。首先，引入非線性慣性權重和縱橫交叉策略，從而提高算法的收斂速度和全局尋優(yōu)能力；其次，將ISSA與傳統(tǒng)SSA在收斂函數(shù)上進行對比分析，得到ISSA算法在迭代12次后以52%的準確率收斂，而SSA算法迭代23次后才達到25%的準確率，證明了ISSA在收斂速度和精度方面有明顯提高；最后，將ISSA?BP、SSA?BP和BP診斷模型進行對比。（剩余9660字）