变压器励磁涌流鉴别：BP与RBF神经网络模型

“基于人工神经网络的变压器励磁涌流的鉴别”是一篇研究文章，探讨了如何利用人工神经网络（ANN）来区分变压器的励磁涌流和故障电流。作者通过Matlab的人工神经网络工具箱建立了两种类型的神经网络模型，即BP神经网络和径向基函数（RBF）神经网络，对励磁涌流和故障电流的样本进行了训练和测试。 文章指出，励磁涌流是变压器在合闸瞬间由于磁路饱和产生的大电流，而故障电流则通常发生在系统中的短路或异常情况下。这两种电流在性质和影响上都有显著区别，因此能够准确区分它们对于变压器的安全运行至关重要。传统的鉴别方法可能受到各种因素的影响，而人工神经网络作为非线性模型，具有较强的自学习和泛化能力，能有效处理复杂的数据模式。 在实验部分，作者首先收集了励磁涌流和故障电流的样本数据。接着，他们使用Matlab的神经网络工具箱构建了BP网络和RBF网络。BP网络是一种反向传播的多层前馈网络，通过不断调整权重来最小化预测误差。RBF网络则以其快速收敛和高精度闻名，它采用径向基函数作为隐层神经元的激活函数。 训练过程中，神经网络模型学习了励磁涌流和故障电流的特征，然后在未见过的样本上进行测试。测试结果证明，这两种神经网络都能有效地识别出励磁涌流和故障电流，表现出良好的区分性能。其中，RBF神经网络可能在识别准确性或效率上具有优势，因为它的结构和学习机制使其更擅长处理非线性问题。 关键词涵盖了变压器、励磁涌流、故障电流以及两种神经网络类型，强调了该研究的核心内容。文章的中图分类号TM41和开183表明这属于电力系统自动化和电机控制领域的研究，文献标识码A则表示这是一篇原创性的学术论文。 这篇文章展示了人工神经网络在变压器励磁涌流与故障电流鉴别中的潜力，为电力系统的故障诊断和保护提供了新的技术手段。通过BP和RBF神经网络的比较，研究者得出结论，神经网络技术在处理此类问题时表现优秀，有助于提高电力系统安全性和稳定性。