基于Cuckoo搜索优化的神经网络电力变压器故障诊断策略

本文主要探讨了杜鹃搜索优化（CuckooSearchOptimized）在电力变压器预防性健康管理（Prognostic and Health Management, PHM）领域的应用。随着对设备高可用性和降低维护成本的需求日益增长，PHM技术在学术界、工业界和政府中受到了广泛关注。电力变压器作为电力供应系统的核心组件，特别是在智能电网中，其健康状态监控至关重要，能够实现主动的故障预防，确保电力供应的稳定和安全。 研究者们提出了一种结合神经网络（Neural Network, NN）的新型故障诊断方法，利用杜鹃搜索优化算法来增强模型的性能。杜鹃搜索算法是一种模拟鸟群行为的进化计算算法，以其高效探索和全局优化能力而著称。通过将这种算法与神经网络相结合，可以有效地处理复杂的数据，提取变压器运行时的特征，从而准确识别潜在的故障模式。 该论文首先介绍了PHM技术的基本概念和重要性，然后详细阐述了杜鹃搜索优化的工作原理和在故障诊断中的优势。研究团队构建了一个基于神经网络的故障诊断模型，该模型能够实时监测变压器的状态，通过学习和适应电力运行数据，预测可能出现的问题并及时发出预警。通过实验验证，这种方法在实际应用中显示出良好的故障识别精度和鲁棒性。 论文的作者来自南昌大学信息工程学院，包括Anyi Li、Huanyu Dong和Xiaohui Yang，其中Xiaohui Yang是通讯作者。他们的合作展示了跨学科的研究力量，结合了计算机科学的优化算法和电气工程的故障诊断知识，为电力变压器的健康管理提供了创新的解决方案。 总结来说，这篇研究论文在电力系统健康管理和故障诊断领域具有重要意义，不仅提升了变压器故障预测的准确性，还展示了杜鹃搜索优化在提升智能设备健康管理效率方面的潜力。这对于保障电力系统的稳定运行，降低运营成本，以及推动智能电网的发展都具有实际价值。