基于BP人工神经网络的绝缘子等值附盐密度预测
来源期刊：绝缘材料2008年第4期
论文作者：忽建蕊 何相佑 向凤红
关键词：绝缘子; 泄漏电流; 人工神经网络; 等值附盐密度;
摘 要：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.
忽建蕊1，何相佑2，向凤红4
(1.昆明理工大学,楚雄应用技术学院,云南,楚雄,675000;
2.云南电力技术有限责任公司软件分公司,昆明 650041;
3.昆明理工大学,自动化系,昆明,650051;
4.昆明理工大学,信息工程与自动化学院,昆明,650051)
摘要: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.
关键词:绝缘子; 泄漏电流; 人工神经网络; 等值附盐密度;
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