【摘 要】
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针对输电线路在长期运维过程中出现的异常,主要依靠人工定期巡线来排查,存在无法高效、准确的对隐患进行预判的局限,本文提出了基于BP神经网络方法对输电线路典型隐患预放电
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院,南方电网有限责任公司防冰减灾重点实验室
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针对输电线路在长期运维过程中出现的异常,主要依靠人工定期巡线来排查,存在无法高效、准确的对隐患进行预判的局限,本文提出了基于BP神经网络方法对输电线路典型隐患预放电识别。首先在南方电网防冰减灾重点实验室梅花山基地搭建起输电线路放电试验平台,得到了输电线路在树障和污秽绝缘子两种典型隐患的预放电脉冲电流波形数据。继而绘制得到放电信号中放电量,放电次数,相位参数的三个二维统计图,在此基础上提取并构建得到放电特征参量数据库,再将特征量带入反向传播神经网络分类器中对线路隐患模型进行训练。最后对模型测试的结果表明,采
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