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基于BP人工神经网络的绝缘子等值附盐密度预测
被引量：
10
1
作者
何相佑
向凤红
忽建蕊
《绝缘材料》
CAS
2008年第4期58-61,共4页
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...
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。
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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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职称材料
题名
基于BP人工神经网络的绝缘子等值附盐密度预测
被引量：
10
1
作者
何相佑
向凤红
忽建蕊
机构
云南
电力
技术
有限责任
公司
软件
分公司
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学楚雄应用
技术
学院
出处
《绝缘材料》
CAS
2008年第4期58-61,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50377020)
文摘
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
Keywords
insulator
leakage current
artificial neural network
equivalent salt deposit density（ESDD）
分类号
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
TM835 [电气工程—电工理论与新技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP人工神经网络的绝缘子等值附盐密度预测
何相佑
向凤红
忽建蕊
《绝缘材料》
CAS
2008
10
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