摘要：针对变压器故障诊断中BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出组合蚁群算法(Combined ACO,CACO)以优化BP神经网络的权值和阈值,加快神经网络的收敛速度并实现全局最优。该方法将带精英策略的蚂蚁系统与最大-最小蚂蚁系统进行结合,对精英蚂蚁信息素轨迹量值域范围进行区间限制,有效地解决了各信息素轨迹之间差异过大的问题,避免了局部最优和早熟收敛,提高了算法的全局搜索能力,克服了常规BP算法训练神经网络在变压器故障诊断中存在的不足。实例验证表明,CACO神经网络比BP神经网络减少了96%的迭代次数,并且在故障诊断方面,CACO神经网络的准确率达到了93.9%,远远高于BP神经网络的78.5%。

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