基于优化神经网络的MOA避雷器故障诊断系统

金属氧化锌避雷器因其无间隙的结构设计,以及阀片卓越的非线性伏安特性而应用广泛。但在实际运行中,设备易产生受潮、过热、漏电、劣化、阀片击穿、局部放电、绝缘性能下降、老化等问题,严重威胁正常的工业生产活动。本文提出了基于龙贝格(Romberg)修正法的新型神经网络优化算法,建立了MOA氧化锌避雷器的故障诊断系统,并取得了优异的模拟仿真结果。