基于改进概率神经网络的变压器励磁涌流鉴别方法专利登记公告

专利名称：基于改进概率神经网络的变压器励磁涌流鉴别方法

摘要：本发明涉及一种基于改进概率神经网络的变压器励磁涌流鉴别方法，采用遗传算法对概率神经网络的平滑因子进行优化，通过在Matlab/Simulink中搭建的模型仿真获得电流波形，将励磁涌流和内部故障电流的小波变换能量作为网络输入，进行故障模式识别。把智能技术运用到励磁涌流的判别上，此方法大大提高了励磁涌流故障识别能力。

专利类型：发明专利

专利号：CN201210013154.5

专利申请（专利权）人：上海电力学院

专利发明（设计）人：杨旭红;许行

主权项：一种基于改进概率神经网络的变压器励磁涌流鉴别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1）建模仿真变压器励磁涌流和短路电流的波形：采用Matlab/Simulink中的SimPowerSystems模块库，参数为系统默认，获得励磁涌流和短路两种电流波形；2）分别对励磁涌流和短路电流进行小波分析，提取能量特征：设定采样频率，对采样的电流信号进行四次小波，分解取各高频段的能量形成特征向量：???????????????????????????????????????????????，对特征向量进行归一化：，识别励磁

专利地区：上海