一种基才多方法组合的新型等值附盐密度预测模型

为了克服目前预测等值附盐密度的三种单一预测模型,即多元线性回归法,BP神经网络法和最小二乘支持向量机法存在的问题,以光传感器输变电设备盐密在线监测系统提供的数据为依据,建立了基于小波神经网络的一种等值附盐密度的非线性组合预测模型。该模型为单输出的3层小波神经网络,即将多元线性回归,BP神经网络及最小二乘支持向量机的预测结果作为模型的输入,实际测量值作为输出,使训练的网络具有预测能力。为了更好地反映单一模型预测值对等值附盐密度的影响及提高等值附盐密度的预测精度,选用Morlet小波构建小波神经网络．采用误差反向传播学习算法来训练网络,利用遗传算法确定网络参数的初始值。仿真结果表明本模型预测精度不仅高于任一个单一预测模型,而且高于线性组合预测模型。     

一种基于多方法组合的新型等值附盐密度预测模型

为了克服目前预测等值附盐密度的三种单一预测模型,即多元线性回归法,BP神经网络法和最小二乘支持向量机法存在的问题,以光传感器输变电设备盐密在线监测系统提供的数据为依据,建立了基于小波神经网络的一种等值附盐密度的非线性组合预测模型.该模型为单输出的3层小波神经网络,即将多元线性回归,BP神经网络及最小二乘支持向量机的预测结果作为模型的输入,实际测量值作为输出,使训练的网络具有预测能力.为了更好地反映单一模型预测值对等值附盐密度的影响及提高等值附盐密度的预测精度,选用Morlet小波构建小波神经网络,采用误差反向传播学习算法来训练网络,利用遗传算法确定网络参数的初始值.仿真结果表明本模型预测精度不仅高于任一个单一预测模型,而且高于线性组合预测模型.     

基于最小二乘支持向量机的复杂气象条件下绝缘子等值附盐密度的预测

以"光传感器输变电设备盐密在线监测系统"提供的数据为依据,建立了一种基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,该模型以温度(T)、相对湿度(H)、风速(Wv)、气压(P)、雨量(R)等5个变量为输入参数,等值附盐密度为输出参数,用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束.从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解,用最小二乘法实现了支持向量机算法.用网格搜索法对最小二乘支持向量机最优参数进行自动选取,提高了预测的快速性和准确性.仿真结果表明,与BP神经网络预测的结果相比.该模型预测的等值附盐密度更接近实测结果.本文的方法为电网污区分布图的计算提供了一条新的思路.     

微波辐射计测量绝缘子污秽的LSSVM模型研究

根据物质的辐射能量特性,利用微波辐射计可以测量绝缘子表面污秽的天线温度。绝缘子污秽的主要成分是盐分和灰分,而天线温度和等值附盐密度及等值灰密度有着复杂的非线性关系。为了更精确表达其非线性关系,文章提出了基于粒子算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的数学模型来描述这种关系。仿真结果表明,利用LSSVM构建的数学模型预测精度很高,且可由模型通过变步长迭代法对绝缘子污秽的等值附盐密度及等值灰密度进行反演,绝缘子污秽的等值附盐密度指标是确定污秽等级和绘制电网污区分布图的主要依据,因此具有很高的工程实际应用价值。     

应用最小二乘支持向量机在线预测绝缘子等值附盐密度

污秽等级评定方法是绝缘子泄漏电流在线监测系统的重要研究内容,等值附盐密度是确定污秽等级的唯一依据,而泄漏电流与绝缘子表面污秽状况密切相关。笔者采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,建立以泄漏电流有效值、泄漏电流峰值、脉冲电流次数、环境湿度、温度5个变量作为输入参数,ESDD作为输出参数的智能预测模型。实验结果表明,该方法有效、模型预测精度高,能实现绝缘子表面污秽程度在线评估。     

基于最小二乘支持向量机的绝缘子等值附盐密度预测

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，而绝缘子污秽在线监测系统主要监测绝缘子表面泄漏电流和环境参数。研究表明，泄漏电流除了和绝缘子表面的污秽状况有关外，还受温度、湿度等环境因素的影响，并且和各因素之间存在着复杂的非线性关系。文中在实验室模拟试验和现场实测数据基础上，利用最小二乘支持向量机，建立了以泄漏电流有效值、泄漏电流脉冲峰值、泄漏电流脉冲频度、环境湿度、温度等五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。并通过部分实验数据验证了该方法的可行性。     

以最小二乘支持向量机作组合器的变压器油中溶解气体体积分数预测

提出将灰色多变量模型和自回归AR模型的预测结果作为最小二乘支持向量机的输入变量,将实际值作为其输出向量,训练最小二乘支持向量机以获得组合器的权重,并将训练后的组合模型用于变压器油中溶解气体体积分数的预测.最小二乘支持向量机选用径向基核,其中的参数采用交叉实验的方法获得.这种复合模型综合了多种信息,充分利用了最小二乘支持向量机解决有限样本问题的优势.实例分析证明了所给方法的有效性和相比其他方法的优越性.     

基于最小二乘支持向量机的电池剩余电量预测

提出了一种最小二乘支持向量机的电池剩余电量预测新模型。以电池端电压和新旧程度为输入,电池的剩余电量为输出,通过电池充放电实验获得数据样本。以实验数据为基础,建立最小二乘支持向量机模型,利用训练好模型预测电池在静置状态下的剩余电量。该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点。不仅克服了常规的BP预测模型的不足,而且性能优于标准支持向量机预测模型。     

基于改进LS-SVM的短期电力负荷预测方法研究

针对电力负荷随机性强、稳定性差、预测精度不理想等问题,提出了一种基于粒子群优化PSO和最小二乘支持向量机LS-SVM的短期负荷预测方法。模型的输入因子是负荷数据和气象信息等。粒子群优化算法用于实现支持向量机参数的自动优化,建立了基于粒子群优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过仿真验证了改进前后预测模型的准确性和有效性,结果表明,改进的预测方法具有收敛性好、预测精度高、训练速度快的优点。本研究为我国短期负荷预测方法的发展提供了参考和借鉴。     

基于RBF网络的盐密光纤在线监测系统的研究

针对传统等值附盐密度（盐密）测量方法的局限性,结合现有的光纤技术,开发了一套绝缘子盐密在线监测系统。通过对光纤通路中光功率衰减与光传感器表面附着盐分、环境温度、相对湿度等复杂关系的研究,建立了以光通量衰减、相对湿度和尘埃比率作为输入,盐密作为输出的RBF神经网络模型,该模型较好地解决了具有严重非线性的复杂系统的建模和控制问题,采用正交最小二乘（OLS）算法对模型进行训练,模型输出准确度较高。同时应用该建模结果开发了适于现场使用的盐密在线监测系统,数据监测中心的工作站根据神经元网络模型计算得到盐密值,并最终生成盐密的参考曲线图。     

用RBF网络预测基于微波辐射的绝缘子等值盐密

介绍了利用微波辐射计检测高压绝缘子等值盐密的基本原理,并在对受污绝缘子进行试验研究的基础上,针对天线温度与等值盐密、环境湿度和温度之间复杂的非线性关系,利用径向基神经网络(RBF),建立了以绝缘子天线温度、污层厚度、环境湿度、温度作为输入变量,以绝缘子表面等值盐密作为输出变量的预测模型,并通过试验数据验证了模型的有效性。对于污秽等级的区分和污区分布图的修订具有一定的参考价值。     

用神经网络预测基于气象因素的绝缘子等值附盐密度

利用神经网络建立了温度、湿度、风速等主要气象因素与等值附盐密度之间关系的模型,并进行了现场数据拟合、迭代,验证了直接以气候数据来判断等值密度的可行性、实用性。这一方法不仅简单、有效,而且也为寻找污秽主要成因、提升绝缘子抗污闪能力提供了帮助。     

基于运行电压下泄漏电流的交流污闪电压预测(英文)

This paper presented a model to predict the AC flashover voltage of contaminated suspension insulators.The prediction method is based on the maximum leakage current under AC operating voltage.Three kinds of widely used suspension insulators were tested in various contamination states such as pollution layers with different equivalent salt deposit density(ESDD),different composition of the conductive components,different non-soluble deposit density(NSDD) and different pollution distribution states to simulate the contamination states in nature.The effective ESDD was proposed and calculated.Influences of contamination states to maximum leakage current and flashover voltage were studied.Then,the relationships between flashover voltage and leakage current in these states were presented.Finally,considering the difference of insulator profiles,a new parameter is defined and a model to estimate the flashover voltage based on this parameter is developed.The model could be used in all kinds of suspension insulators in different contamination states and was validated by the test results.     

基于非线性时间序列分析的绝缘子污闪预测研究(英文)

To solve the problem of the flashover forecasting of contaminated or polluted insulator,a flashover forecasting model of contaminated insulators based on nonlinear time series analysis is proposed in the paper.The ESDD is the key of flashover on polluted insulator.The ESDD value of insulator can be forecasted by the method of nonlinear time series analysis of the ESDD time series and a forecasting model of polluted insulator flashover is proposed in the paper.The forecasting model consists of two artificial neural networks that reflect relationship of environment,ESDD and flashover probability.The first is used to estimate the ESDD time series of insulator and the second is employed to calculate the probability of the flashover.A series of artificial pollution tests show that the results of the forecasting model is acceptable.     

合成绝缘子的性能及应用问题探讨

论文通过对合成绝缘子在耐污性、结构、耐侯性、寿命等各方面性能与瓷绝缘子的应用试验分析比较，评价了合成绝缘子的优越性能；在合成绝缘子故障分析的基础上，探讨了合成绝缘子的生产工艺、结构、检测等方面应注意的问题，提出了应用方面的建议。     

覆有不均匀污层线路悬式绝缘子表面电场分布计算

研究污秽潮湿状态下绝缘子表面电场特征对提高绝缘子可靠性有重要的意义。基于污秽潮湿状态绝缘子周围电场的电阻性特点,采用离散电阻模型研究了轴向不均匀的污层对绝缘子电场和电位分布的影响。计算结果表明:绝缘子表面电场强度切向分量与绝缘子表面污秽轴向分布不均匀程度有关;流过污层的泄漏电流的焦耳热效应会加剧绝缘子表面电导率的不均匀程度。     

涂覆RTV对瓷绝缘子盐密和灰密影响的对比观测

绝缘子盐密和灰密值是污区分级和外绝缘配置的基础,各地污区分级观测绝缘子往往以XP-70瓷绝缘子为观测绝缘子,涂覆室温硫化硅橡胶(RTV)涂料对绝缘子积污特性的影响是一个值得关心的问题。因而选择深圳地区54处代表性的输电杆塔进行涂覆RTV与未涂覆RTV的XP-70绝缘子不带电挂样观测对比,测量了积污期为2a的绝缘子盐密、灰密和灰密盐密比,对比了涂覆RTV与未涂覆RTV线路绝缘子上表面、下表面与单片均值积污规律的差别。结果表明:涂覆RTV的绝缘子与未涂RTV的XP-70绝缘子相比,上表面盐密值增加约1倍,下表面盐密值、单片盐密均值增加约2倍,上表面灰密值增加约2倍,下表面灰密值、单片灰密均值增加约3倍,涂覆RTV的XP-70绝缘子灰密盐密比大于未涂覆RTV绝缘子的灰密盐密比。污秽外绝缘配置时在注意到涂覆RTV对绝缘子污闪电压大幅提高的同时,也应注意到涂覆RTV对绝缘子积污特性的影响。