基于多频超声波技术和改进灰狼优化算法的变压器油检测系统研究

作者：王旭; 姚强; 国辉; 蔡宏伟; 王昕

来源：电气自动化, 2020, 42(01): 10-21.

DOI：10.3969/j.issn.1000-3886.2020.01.004

• 变压器油
• 理化性能参数
• 多频超声波
• 改进灰狼算法
• 小波神经网络

变压器油是变压器重要的绝缘介质,为实现对变压器油理化性能快速准确的检测,提出了基于多频超声波技术(MFU)和改进灰狼算法(IGWO)优化小波神经网络(WNN)的变压器油理化性能检测方法。首先,让不同频率的超声波通过变压器油,获取超声波在不同频率下的传播速度、衰减系数等特性参数;然后对灰狼算法的收敛因子进行改进,并利用改进后的灰狼算法优化小波神经网络,得到全局寻优能力强、收敛速度快和预测精度高的IGWO-WNN算法。最后,利用IGWO-WNN算法训练样本,获得变压器油理化性能参数的检测模型,通过现场测试验证了方法的可行性。

• 单位
  国网吉林省电力有限公司; 上海交通大学