基于BP神经网络的绝缘子污秽度在线诊断研究

基于BP神经网络的绝缘子污秽度在线诊断研究

论文摘要

针对高压绝缘子污闪事故频繁发生,给电力系统造成巨大损失的状况,本文提出了一种基于BP神经网络的绝缘子污秽度在线检测系统,通过对绝缘子的表面泄漏电流采样、数据处理及样本训练后,仿真效果表明,该神经网络系统能达到在线检测绝缘子污秽度的要求。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 表面泄漏电流的采样及数据处理
  •   1.1 采样系统
  •   1.2 数据处理
  •     1.2.1 滤波限幅、放大
  •     1.2.2 谐波治理
  •     1.2.3 远程参数设定及数据打包
  • 2 检测绝缘子污秽度的BP神经网络模型
  •   2.1 BP神经网络的结构
  •   2.2 BP神经网络的算法
  •     2.2.1 BP神经网络的初始化
  •     2.2.2 预处理输入值
  •     2.2.3 各层输出值
  •     2.2.4 计算各层的学习误差
  •     2.2.5 权值和阈值的学习速率
  •     2.2.6 样本训练
  • 3 仿真及效果
  •   3.1 运城市部分电力线路的盐灰密度实验数据
  •   3.2 样本训练和数据仿真结果
  •     3.2.1 样本训练结果
  •     3.2.2 数据仿真结果
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 叶永卫

    关键词: 绝缘子,污秽度,神经网络

    来源: 现代信息科技 2019年21期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 山西水利职业技术学院

    分类号: TP183;TM216

    DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2019.21.013

    页码: 38-40

    总页数: 3

    文件大小: 1289K

    下载量: 56

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