基于BP人工神经网络的绝缘子等值附盐密度预测

• 作者: 何相佑 向凤红 忽建蕊
• 来源期刊: 绝缘材料
• 关键词: 绝缘子 泄漏电流 人工神经网络 等值附盐密度
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 测试与分析
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TM216|TM835
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9239.2008.04.017

摘要

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,但是,它易受测量用水量的影响,且测量只能在停电状态下进行.通过对3种常用悬式绝缘子进行人工污秽试验,采用BP人工神经网络的方法,建立了以泄漏电流最大值、泄漏电流5个脉冲主成分、环境湿度、温度等8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.使用Levenberg-Marquardt快速学习算法对建立的神经网络进行训练.其试验数据验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向凤红	昆明理工大学信息工程与自动化学院	95	413	12.0	17.0
2	何相佑		2	20	2.0	2.0
6	忽建蕊	昆明理工大学楚雄应用技术学院	2	20	2.0	2.0