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申请/专利权人：浙江大学;江苏征途技术股份有限公司

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；所述步骤S3中，改进的AFT算法优化BP神经网络的过程如下：（1）初始化大盗种群： ， ，其中，为大盗种群；为整个种群中候选解的个数，即大盗的数量；为决策变量的个数；为第个候选解，即第个大盗；为第个候选解的第个决策变量，其中，；为第个决策变量的下限值；为第个决策变量的上限值；为[0,1]之间的随机数，由此计算每个大盗的位置，即适应度函数；（2）初始化每个大盗的历史最佳位置和整个种群的历史最佳位置；初始化女仆帮助阿里巴巴逃脱大盗追捕的智慧水平： ，式中，表示女仆相对于第个盗贼第个决策维度的智慧水平，其中，；（3）大盗从当前位置搜索阿里巴巴所在位置：首先，产生[0,1]之间的随机数；若≥0.5，则执行第一类搜索操作： 式中，为阿里巴巴在第代相对于第个大盗的位置；为第代盗贼的追踪距离，，为调节追踪距离的系数以防止追踪距离过大跃出决策空间，，为最大迭代次数；为第代盗贼对阿里巴巴所在位置的感知能力，；的取值为1或-1，代表盗贼追捕阿里巴巴的方向；为整数，其取值由确定，用于确定女仆的智慧水平；若＜0.5，则执行第二类搜索操作： ，式中，表示对随机选取的个决策变量维度进行莱维飞行，所述莱维飞行的步长为：，式中，为服从高斯分布的随机数，其中，；为服从高斯分布的随机数，为随机步长，代表积分运算，满足；（4）更新种群中大盗的位置： ，式中，为适应度函数；（5）更新种群中每个大盗的历史最佳位置和整个种群的历史最佳位置；更新女仆的智慧水平： 。

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