吉林电力
吉林電力
길림전력
JILIN ELECTRIC POWER
2014年
1期
14-17
,共4页
张嘉%李守学%邹姗姗%赵智勇
張嘉%李守學%鄒姍姍%趙智勇
장가%리수학%추산산%조지용
主变压器%状态检修%人工智能技术%故障诊断
主變壓器%狀態檢脩%人工智能技術%故障診斷
주변압기%상태검수%인공지능기술%고장진단
针对输变电状态检修管理系统在变压器油中气体分析的准确度问题,利用人工智能技术,提出基于模糊TOPSIS的量子神经网络(QNN)故障诊断模型,将改良三比值与基于模糊TOPSIS的量子神经网络方法相结合,从而实现具有较高诊断准确率的变压器故障诊断方法,并取得了良好的应用效果.
針對輸變電狀態檢脩管理繫統在變壓器油中氣體分析的準確度問題,利用人工智能技術,提齣基于模糊TOPSIS的量子神經網絡(QNN)故障診斷模型,將改良三比值與基于模糊TOPSIS的量子神經網絡方法相結閤,從而實現具有較高診斷準確率的變壓器故障診斷方法,併取得瞭良好的應用效果.
침대수변전상태검수관리계통재변압기유중기체분석적준학도문제,이용인공지능기술,제출기우모호TOPSIS적양자신경망락(QNN)고장진단모형,장개량삼비치여기우모호TOPSIS적양자신경망락방법상결합,종이실현구유교고진단준학솔적변압기고장진단방법,병취득료량호적응용효과.
