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摘要:
为了实现电气设备在线监测的智能化和自动化,提出了基于小波模糊神经网络的绝缘子在线监测的方法.鉴于模糊神经网络具有良好的学习性及其很强的模式识别能力以及小波对含噪泄漏电流信号有很好的去噪能力,故提出了小波理论和模糊神经网络相结合的小波模糊神经网络.在实验窀模拟实验和现场实测数据的基础上,分析了环境因素对不同污秽程度绝缘子外部电气特性的影响,通过选择环境温度和湿度,泄漏电流有效值,泄漏电流峰值及泄漏电流脉冲频率等变量作为其输入变量,并将其用于对绝缘子污秽程度在线监测结果的模糊综合评定.同时也介绍了基于小波模糊神经网络的污秽评定模型的构建过程,通过部分实验数据验证了该方法的可行性.通过此方法,监控人员可以实时在线监测变电站实时绝缘状况,同时可减少电网因绝缘问题引起的故障,在保证电网安全运行方面有突出贡献.
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文献信息
篇名 小波模糊神经网络在绝缘子污秽在线监测中的应用
来源期刊 高电压技术 学科 工学
关键词 小波模糊神经网络 绝缘子 小波变换 模糊神经网络 小波神经网络 模糊综合评定
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2483-2487
页数 分类号 TM855|TM216
字数 3444字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘念 四川大学电气信息学院 154 1466 22.0 32.0
2 岳良顺 四川大学电气信息学院 5 36 3.0 5.0
3 梁杉 四川大学电气信息学院 4 23 2.0 4.0
4 张欢 四川大学电气信息学院 47 181 7.0 12.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
小波模糊神经网络
绝缘子
小波变换
模糊神经网络
小波神经网络
模糊综合评定
研究起点
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高电压技术
月刊
1003-6520
42-1239/TM
大16开
湖北省武汉市珞瑜路143号武汉高压研究所
38-24
1975
chi
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