基于气体检测的空气开关柜绝缘缺陷识别

来源 :武汉大学学报（工学版） | 被引量 : 0次 | 上传用户：lisson000

【摘要】

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为了识别开关柜内的绝缘缺陷,设计了绝缘缺陷实验模型以获取训练样本,建立了具有自学习能力的BP(back propagation)神经网络并引入遗传算法进行网络优化,神经网络输入层为开关柜内气体特征,输出层为开关柜内绝缘缺陷,建立了开关柜内气体特征与绝缘缺陷的映射关系.经过样本训练,优化后的神经网络能够准确地识别绝缘缺陷.

【作者】

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张振宇晋涛王天正邵云峰刘永强王鹏

【机构】

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国网山西省电力公司电力科学研究院,山西太原030001;国网吕梁供电公司,山西吕梁030000;武汉大学电气与自动化学院,湖北武汉430072

【出处】

：

武汉大学学报（工学版）

【发表日期】

：

2021年8期

【关键词】

：

空气开关柜局部放电气体检测 BP神经网络绝缘缺陷识别

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