【摘 要】
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为有效识别有载分接开关的弹簧储能故障,提出一种基于神经网络响应面模型的有载分接开关弹簧储能故障的识别方法。首先,采用有限元法建立有载分接开关的故障仿真模型;然后,基于仿真试验和均匀试验设计生成响应面模型的训练样本,通过样本训练构建神经网络响应面模型;最后,采用意愿函数构造的多目标识别算法对表征弹簧储能不足的力学参数进行识别,通过仿真对UCL型有载分接开关弹簧储能不足故障的识别结果进行验证。研究表明,基于神经网络响应面模型能够有效识别弹簧储能不足故障,识别结果与参考值的最大相对误差为3.93%,验证该方法的
【机 构】
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国网宁夏电力有限公司,南京航空航天大学能源与动力学院,国网宁夏电力有限公司检修公司,南京优能特电力科技发展有限公司
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目(5229CG17000W)。
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为有效识别有载分接开关的弹簧储能故障,提出一种基于神经网络响应面模型的有载分接开关弹簧储能故障的识别方法。首先,采用有限元法建立有载分接开关的故障仿真模型;然后,基于仿真试验和均匀试验设计生成响应面模型的训练样本,通过样本训练构建神经网络响应面模型;最后,采用意愿函数构造的多目标识别算法对表征弹簧储能不足的力学参数进行识别,通过仿真对UCL型有载分接开关弹簧储能不足故障的识别结果进行验证。研究表明,基于神经网络响应面模型能够有效识别弹簧储能不足故障,识别结果与参考值的最大相对误差为3.93%,验证该方法的
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