应用人工神经网络预测棒-板短空气间隙在淋雨条件下的交流放电电压

• 作者: 孙才新 杜勇 蒋兴良 袁耀 马建国
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络(ANN) 降雨强度 雨水电导率 环境温度 空气间隙 击穿电压
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 智能电网-状态检修
• 页码范围: 102-108
• 分类号: TP273
• 字数: 6125字
• 语种: 中文

摘要

为了获得降雨条件下能预测空气间隙击穿电压的数学模型,根据在人工气候室试验得到的降雨条件下空气间隙击穿电压数据,运用神经网络原理,建立了降雨条件下的交流棒-板短空气间隙击穿电压的人工神经网络模型。利用该模型可以对一定降雨条件下的交流棒-板短空气间隙击穿电压进行预测,预测结果满足精度要求,同时,该文根据建立的人工神经网络模型模拟了降雨时单个及多个环境因素对空气间隙击穿电压的影响,并对模拟结果进行了分析,结果表明：大气压强一定时,随着降雨强度、雨水电导率的增加以及环境温度的降低,空气间隙的击穿电压随之降低;当降雨强度、雨水电导率和环境温度其中任一环境因素改变时,另两个因素对空气间隙击穿电压的影响程度也随之改变。人工神经网络模型对训练数据的依赖较大,对训练范围以外的数据预测精度较差。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学输配电装备及国家系统安全与新技术国家重点实验室	379	13536	63.0	93.0
2	袁耀	重庆大学输配电装备及国家系统安全与新技术国家重点实验室	8	73	5.0	8.0
3	蒋兴良	重庆大学输配电装备及国家系统安全与新技术国家重点实验室	218	5355	38.0	64.0
4	杜勇		4	64	3.0	4.0
5	马建国		16	216	8.0	14.0