1.一种基于IWOA-BP算法的油纸绝缘老化评估方法，其特征在于，包括以下步骤，且以下步骤顺次进行：步骤1：制作油纸绝缘模型；步骤2：对不同老化状态下的油纸绝缘模型进行PDC实验；步骤3：进行油纸绝缘老化评估；步骤31：计算综合电导率，综合电导率 的计算在极化时间足够长的时候即可用以下表达式计算：式(9)中，U 0 表示极化电压，C 0 为被测样品的工频绝缘几何电容，ε 0 为真空介电常数(ε 0 ＝8.85×10 -12 F/m)，i p (t end )表示极化电流末段电流平均值，i d (t end )表示去极化电流末端电流平均值；在测试过程中，电导率并不稳定，故而选取电流趋于稳态时的电导率作为综合电导率；步骤32：以IWOA算法优化BP神经网络；步骤33：以优化后的BP神经网络模型为基础，PDC电流数据为输入，综合电导率为输出，进行老化状态的评估预测；步骤4：以不同老化时间为标准，结合综合电导率划分老化状态。
2.根据权利要求1所述的基于IWOA-BP算法的油纸绝缘老化评估方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下步骤，且以下步骤顺次进行：步骤11：将油纸进行裁剪，将其裁成四张相同形状，其中两张中间留有空洞；步骤12：使用铜柱将四张油纸连接在一起；步骤13：对制作完成的油纸模型进行干燥处理，放入真空老化箱中进行24小时真空加热；步骤14：将干燥结束后的油纸模型，放入盛有刚好没过模型的变压器油的容器中，浸泡24小时，使变压器油与油纸充分结合，油纸绝缘模型制作完成。
3.根据权利要求1所述的基于IWOA-BP算法的油纸绝缘老化评估方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤，且以下步骤顺次进行：步骤21：将油纸模型放入老化箱中，选取温度进行定时老化，不同温度下的老化实验需要制备新的油纸绝缘模型进行实验；步骤22：每24小时对老化后的油纸绝缘模型进行实验；步骤23：将仪器连接至油纸绝缘模型的三个电极，打开Labview界面进行PDC电流数据测量；步骤24：记录PDC电流数据。
4.根据权利要求1所述的基于IWOA-BP算法的油纸绝缘老化评估方法，其特征在于，所述步骤32使用的IWOA算法实现步骤如下：1)包围目标猎物以距离猎物位置最近的座头鲸位置为最优解，剩余座头鲸以向该最优解位置靠拢为目的，逐渐更新自身位置，从而实现包围猎物的效果，其所应用的数学模型为：式(1)中 代表当前最优解座头鲸位置，X(t)表示当前座头鲸位置，t代表当前迭代次数，A和C为系数向量，r 1 和r 2 表示一个[0,1]之间的随机向量，a为在迭代过程中从2线性递减至0的收敛因子，a的表达式如下：式(2)中t max 代表最大迭代次数；2)螺旋气泡网攻击座头鲸螺旋移动的数学模型如下：式(3)中，D表示当前座头鲸位置与最优解位置之间的距离，b则是一个螺旋形状常数，l代表了一个[-1,1]之间的随机数；以p值大小进行判断是进行螺旋更新位置或是收缩包围，数学模型如下：式中p为[0,1]之间的一个随机数；3)搜寻锁定目标猎物当系数向量|A|≥1时，座头鲸更新位置的基准由最优解座头鲸位置改为随机选定的一座头鲸位置，进而进行全局寻优；当系数向量|A|＜1时，座头鲸依旧以最优解位置进行位置更新，进行局部寻优，数学模型如下：式(5)中，X rand (t)表示随机一头鲸鱼的位置；引入非线性收敛因子a，其数学模型如下：a＝(2-2t 2 /t max 2 )(1-t 3 /t max 3 ) (6)将线性变化的惯性权重变为非线性变化的自适应权重，其数学模型如下：引入自适应权重因子的座头鲸位置更新数学模型为：
5.根据权利要求4所述的基于IWOA-BP算法的油纸绝缘老化评估方法，其特征在于，所述步骤32：以IWOA算法优化BP神经网络具体实现步骤如下：步骤32-1、初始化BP神经网络，确定网络的拓扑结构，并初始化网络参数中权重与阈值；步骤32-2、初始化IWOA算法，设置座头鲸的种群数量N，最大迭代次数t max ，迭代次数t＝0，将BP神经网络的权重与阈值作为IWOA算法的位置向量；步骤32-3、计算座头鲸个体的适应度值，记录当前最优适应度值以及其位置信息；步骤32-4、根据式(6)更新非线性收敛因子a，根据式(7)更新自适应权重ω，再以a更新系数向量A、C，随机选择p，l；步骤32-5、根据A的值更新座头鲸位置信息，当|A|≥1时，按照式(5)中，p＜0.5时的公式更新位置信息；当|A|＜1时，按照式(8)更新位置信息；步骤32-6、判断迭代数是否达到最大迭代数，若是，结束算法；若否，当前迭代数t加1，返回步骤32-3；步骤32-7、输出最优解，获得最优网络参数，得到最优BP神经网络结构。
转果果小程序
转果果公众号