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為改善變壓器分接開關電場環境,筆者重點研究了變壓器分接開關內酚醛壓板的電場分布,利用有限元法計算了這種絕緣結構的電場,提出了結構設計的神經網絡最優化方法。在神經網絡最優化方式中,構建酚醛壓板絕緣結構參數——電場分布的多輸入—多約束輸出神經網絡模型,利用最優化方法構建優化算法,真正實現了酚醛壓板絕緣結構的全局優化設計。結果表明,該方法對于研究多輸入—多約束輸出模型的全局優化設計具有普遍的指導意義。
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通過改良三比值法處理一組電力變壓器油中溶解氣體的特征值,并將數據作為輸入訓練神經網絡,調整權值和閥值,通過相互比較確定各項網絡參數,將誤差控制要求范圍內.最后使用得到的概率神經網絡對樣本進行了成功的預測,驗證了將BP神經網絡算法運用于變壓器故障診斷具有十分理想的效果.
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