RBF-BP复合神经网络在变压器故障诊断中的应用

变压器故障一直是电力系统安全的最大威胁,最为常见的故障就是热故障和电故障。随着科学技术的飞速发展,传统的变压器故障诊断技术已不能满足供电企业的生产需求。为了提高变压器故障诊断率和效率,结合BP神经网络能较好地预测未知样本的能力和RBF神经网络的非线性逼近能力,本文提出了一种的新的故障诊断方法即RBF-BP复合神经网络算法,构建此复合神经网络结构模型,并通过编程仿真进行了验证。仿真结果表明:网络的训练步骤少,训练准确度高。