来源：期刊VIP网 时间：
作者：汪繁荣;汪筠涵;江俊杰;
单位：湖北工业大学电气与电子工程学院;襄阳湖北工业大学产业研究院;
摘要：变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法（SSA）存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题，提出将改进的麻雀搜索算法（ISSA）优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先，引入非线性惯性权重和纵横交叉策略，从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力；其次，将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析，得到ISSA算法在迭代12次后以52%的准确率收敛，而SSA算法迭代23次后才达到25%的准确率，证明了ISSA在收敛速度和精度方面有明显提高；最后，将ISSA-BP、SSA-BP和BP诊断模型进行对比。实验结果表明，ISSA-BP模型准确率达到了97%，比SSA-BP、BP神经网络模型分别提高了4%和11%，可以认为提出的算法模型在变压器故障诊断领域具有更高的精度与良好的发展前景。
关键词：麻雀搜索算法;;BP神经网络;;变压器;;故障诊断;;非线性惯性权重;;纵横交叉策略
基金资助：国家自然科学基金项目（52307239）
