【摘 要】
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由于电力系统对电气设备的安全性提出了更高的要求,而电气设备的故障大多表现为温度异常,为了解决隔离开关温度异常的问题,笔者提出了一种基于模糊聚类和BP神经网络的隔离开
【机 构】
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国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司,华中科技大学自动化学院
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由于电力系统对电气设备的安全性提出了更高的要求,而电气设备的故障大多表现为温度异常,为了解决隔离开关温度异常的问题,笔者提出了一种基于模糊聚类和BP神经网络的隔离开关温度预测方法。首先,将原始数据用模糊聚类算法进行聚类,完成数据的预处理,然后利用BP神经网络对每一个类训练一个温度预测模型,在不同的条件下选择不同的模型预测温度,并把BP神经网络的预测结果和径向基神经网络的预测结果进行对比。以湖北电网某变电站实际数据为例进行了实验,结果表明,此方法在隔离开关的温度预测中有较好的效果。
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