等值附盐密度是确定污秽等级和绘制电网污区分布图的主要依据,但是,它易受测量用水量的影响,且测量只能在停电状态下进行.通过对3种常用悬式绝缘子进行人工污秽试验,采用BP人工神经网络的方法,建立了以泄漏电流最大值、泄漏电流5个脉冲主成分、环境湿度、温度等8个变量作为输入参数,等值附盐密度作为输出参数的智能预测模型.使用Levenberg-Marquardt快速学习算法对建立的神经网络进行训练.其试验数据验证了该方法的可行性.
参考文献
| [1] | 关志成,王绍武,梁曦东,王黎明,范炬.我国电力系统绝缘子污闪事故及其对策[J].高电压技术,2000(06):37-39. |
| [2] | 汪涛,欧其和,吴江虹,李敬东,姚胜.用盐密指导高压输电线路清扫的试验研究[J].电网技术,2004(04):22-26. |
| [3] | 宿志一.用饱和盐密确定污秽等级及绘制污区分布图的探讨[J].电网技术,2004(08):16-19. |
| [4] | 聂一雄,尹项根,刘春,文远芳.用模糊逻辑方法对绝缘子串在线检测结果的评定[J].中国电机工程学报,2003(03):131-136. |
| [5] | 张寒,文习山,丁辉.用神经网络预测基于气象因素的绝缘子等值附盐密度[J].高压电器,2003(06):31-32,35. |
| [6] | 焦尚彬,刘丁,郑岗,张青.基于最小二乘支持向量机的绝缘子等值附盐密度预测[J].中国电机工程学报,2006(02):149-153. |
| [7] | GB/T 4585.2-1991.GB/T 4585.2-1991.交流系统用高压绝缘子人工污秽试验方法固体层法[S]. |
| [8] | Chris S. Richards;Carl L. Benner;Karen L. Butler-Purry;B. Don Russell .Electrical behavior of contaminated distribution insulators exposed to natural wetting[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2003(2):551-558. |
| [9] | 杨庆,司马文霞,蒋兴良,白困利,梅冰笑.复杂环境条件下绝缘子闪络电压预测神经网络模型的建立及应用[J].中国电机工程学报,2005(13):155-159. |
| [10] | 乐波,谢恒堃.基于模糊输出BP神经网络的电机主绝缘老化状态评估方法[J].中国电机工程学报,2005(02):76-81. |
| [11] | 杨行峻;郑君里.人工神经网络与盲信号处理[M].北京:清华大学出版社,2003 |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分：
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%