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基于BP神经网络的CVT暂态电压传递特性补偿技术
被引量：
10
1
作者
谢施君
雷汉坤
+3 位作者
王乃会
潘曦宇
刘毅
林福昌
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期149-157,共9页
为兼顾操作冲击电压、雷电冲击电压作用下对CVT的补偿效果,针对CVT的操作、雷电冲击响应所含的频率分量相差较大,本文提出了一种基于分类器和双路BP神经网络还原CVT一次侧波形的方法。通过设置频率分点计算高于频率分点的小波能量曲线...
为兼顾操作冲击电压、雷电冲击电压作用下对CVT的补偿效果,针对CVT的操作、雷电冲击响应所含的频率分量相差较大,本文提出了一种基于分类器和双路BP神经网络还原CVT一次侧波形的方法。通过设置频率分点计算高于频率分点的小波能量曲线以区分冲击电压类型,进而将冲击电压响应输入对应的双路BP神经网络神经元。通过多组雷电、操作冲击电压波形对神经网络进行训练,并验证了该方法能够兼顾CVT的非线性,模型具有波形适应性。现场应用表明,该方法可以用来对CVT进行暂态电压传递特性补偿,为暂态电压监测与电力故障分析提供理论指导。
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关键词
cvt
冲击响应
小波能量
双路BP神经网络
波形还原
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职称材料
题名
基于BP神经网络的CVT暂态电压传递特性补偿技术
被引量：
10
1
作者
谢施君
雷汉坤
王乃会
潘曦宇
刘毅
林福昌
机构
国网四川电力公司电力科学研究院
国网攀枝花供电公司
国网乐山供电公司
华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期149-157,共9页
基金
国网四川省电力公司科技项目(52199717001Y)。
文摘
为兼顾操作冲击电压、雷电冲击电压作用下对CVT的补偿效果,针对CVT的操作、雷电冲击响应所含的频率分量相差较大,本文提出了一种基于分类器和双路BP神经网络还原CVT一次侧波形的方法。通过设置频率分点计算高于频率分点的小波能量曲线以区分冲击电压类型,进而将冲击电压响应输入对应的双路BP神经网络神经元。通过多组雷电、操作冲击电压波形对神经网络进行训练,并验证了该方法能够兼顾CVT的非线性,模型具有波形适应性。现场应用表明,该方法可以用来对CVT进行暂态电压传递特性补偿,为暂态电压监测与电力故障分析提供理论指导。
关键词
cvt
冲击响应
小波能量
双路BP神经网络
波形还原
Keywords
impulse response
of
cvt
wavelet
energy
two-way
BP
neural
network
waveform
reversion
分类号
TM714.2 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的CVT暂态电压传递特性补偿技术
谢施君
雷汉坤
王乃会
潘曦宇
刘毅
林福昌
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
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