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

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