一种GA-ACO-BP模型的热网泄漏故障诊断研究

郝江勇; 段鹏飞; 杜永峰; 冯梦丹; 陈京磊

doi:10.16355/j.tyut.1007-9432.20220606

太原理工大学学报 ›› 2024, Vol. 55 ›› Issue (02) : 338 -347. DOI: 10.16355/j.tyut.1007-9432.20220606

一种GA-ACO-BP模型的热网泄漏故障诊断研究

郝江勇, 段鹏飞, 杜永峰, 冯梦丹, 陈京磊

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摘要

【目的】研究目前传统BP(back propagation)模型对热网泄漏故障诊断过程中存在故障识别率低、收敛速度慢以及易陷入局部极值等问题。【方法】提出了一种基于遗传蚁群（genetic algorithm-ant colony optimization,GA-ACO）算法优化的BP模型。利用GA算法的交叉变异算子改进了信息素初始值，通过ACO算法提高了模型的迭代速度以及最优解的寻找，优化了BP模型的初始权值和阈值，并通过系统仿真软件将此模型应用到热网泄漏故障诊断中。【结果】结果表明：相比于传统BP模型和GA-BP模型，GA-ACO-BP模型具有更快的收敛速度，预测值更加接近期望值且误差更小，有效提高了热网泄漏故障的预测精度，能够实现对泄漏故障快速、准确的诊断和定位。