基于IACA-BP神经网络的GIS局部放电故障诊断方法

针对封闭式气体绝缘开关装置(gas insulated switchgear,GIS)局部放电造成的停电问题,提出了一种利用改进蚁群算法(improved ant colony algorithm,IACA)优化BP神经网络的GIS局部放电故障诊断方法。首先,提取GIS局部放电特征参量,并采用主成分分析法进行降维处理,旨在降低诊断方法的计算量;然后,针对BP神经网络性能容易受权重与偏置的影响,采用改进蚁群算法进行参数优化,并将降维数据作为样本输入优化后的BP神经网络,进行故障分类诊断;最后,通过实验验证发现,相比原算法,本文所提方法故障识别准确率明显得到改善,且其平均准确率达到了96.5%。