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| 基于泄漏电流特征信息及概率神经网络的绝缘子污秽度预测模型 | |
| 作者单位： | ;1.国网四川省电力公司电力科学研究院;2.重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 |
| 摘 要： | 为了提取泄漏电流安全区内体现绝缘子污秽度的特征信息,在反复试验的基础上,测取了4种污秽度下XP-70型绝缘子串的泄漏电流,采用了自适应阈值法对原始信号进行消噪,提取出安全区内的3个特征量:有效值均值、有效值最大值和有效值标准差,分析得出这3个特征量与绝缘子表面等值附盐密度呈指数拟合关系。选择了400组泄漏电流有效值特征量作为训练与识别样本,建立了基于概率神经网络的绝缘子污秽度预测模型。仿真和试验结果对比表明,模型预测准确率达87.5%。研究结果不仅对线路绝缘子清扫决策有一定的指导作用,而且为输电线路污闪预警系统特征量的优化选择提供了理论依据。 |
| 关 键 词： | 绝缘子 泄漏电流 污秽度 预测模型 概率神经网络 |
Contamination Level Forecast Model of Insulators Based on Leakage Current Characteristics and Probabilistic Neural Network |
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