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申请/专利权人：江苏征途技术股份有限公司;浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于改进AFT算法优化BP神经网络的开关柜三合一局放模式识别方法，在该方法中，通过三合一局放传感器检测收集超声波、地电波和温湿度局部放电异常信号，对原始数据集进行归一化处理并提取数据集的统计特征参数得到训练数据集；搭建三层BP神经网络，以BP神经网络的均方根误差最小为优化目标，使用改进的AFT算法优化BP神经网络。本发明通过引入自适应因子以改进AFT算法的搜索步长，能够显著提高搜寻效率，并使用莱维飞行进行搜索方向的更新以增加多样性，通过传感器检测到局部放电信号异常后对局部放电模式进行识别分析，提高了开关柜三合一局放检测的效率，并提升了放电类型判别的准确性和效率。
主权项：1.一种基于改进AFT算法优化BP神经网络的开关柜三合一局放模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、使用三合一局放传感器检测超声波信号、地电波信号和温湿度信号并形成原始数据集；S2、对原始数据集进行归一化处理并提取统计特征参数，形成训练数据集；S3、搭建BP神经网络，并使用改进的AFT算法优化BP神经网络，使BP神经网络的适应度函数值达到最优；S4、将测试数据集输入经改进的AFT算法优化后的BP神经网络中进行开关柜三合一局放模式在线检测。
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