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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（Back Propagation Neural Network，BP-NN）具有良好的自學(xué)習能力以及自適應和泛化能力，但運算過(guò)程中容易陷入局部極小值，同時(shí)隱含層節點(diǎn)數的選擇也影響著(zhù)診斷的效果。文中根據經(jīng)驗公式縮小隱層節點(diǎn)數范圍，在小范圍里尋找最優(yōu)的隱層節點(diǎn)數。根據遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)具有全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練的初始權值閾值，可以避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )陷入局部極小的問(wèn)題。但是，傳統遺傳算法也有自身的缺點(diǎn)，其在全局尋優(yōu)的過(guò)程中，易陷入“早熟”的問(wèn)題。為了解決傳統遺傳算法“早熟”現象，文中提出了一種協(xié)同進(jìn)化的遺傳算法，即使用3個(gè)種群同時(shí)進(jìn)化的遺傳算法，協(xié)同進(jìn)化遺傳算法不但可以避免傳統遺傳算法的“早熟”問(wèn)題，而且可以加強局部搜索提高運行效率。將協(xié)同進(jìn)化遺傳算法應用到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中，仿真結果表明，該方法可以準確有效地診斷出變電站故障元件，提高變電站故障診斷過(guò)程中的容錯性及效果。