基于ANN的模拟空气击穿电压预测方法研究

• 作者: 姜辉 姬军鹏 张博 彭飞翔 谢佳益 连晓新
• 来源期刊: 电网与清洁能源
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 模拟空气 击穿电压 预测方法 不均匀电场
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 5-11
• 页数: 7页
• 分类号: TM855
• 字数: 5018字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于人工神经网络（ANN）的模拟空气（I-Air）击穿电压的预测方法。ANN采用BP网络模型，由输入层、隐藏层和输出层3层组成。依据I-Air中针对板（N-P）、球对板（S-P）电极的工频交流击穿试验数据，分别进行了针对不均匀电场和稍不均匀电场2类的人工神经网络的数据和网络测试。对于不均匀电场网络，利用同一气压下若干气隙长度的击穿电压，预测同一气压下的其他气隙长度的击穿电压；对于稍不均匀电场网络，利用若干气压下的击穿电压预测另外气压下的击穿电压，并用Matlab中的ANN工具箱实现了人工神经网络模型，通过比较实测结果和预测结果发现预测平均误差小于5%，取得了较好的预测结果。预测方法可以用来在一定范围内预测I-Air的击穿电压，大大减少了试验的时间和试验投资成本。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬军鹏	西安理工大学电气工程系	14	31	4.0	4.0
2	张博		24	23	3.0	4.0
3	姜辉		2	14	2.0	2.0
4	连晓新		1	4	1.0	1.0
5	谢佳益		3	14	2.0	3.0
6	彭飞翔		2	14	2.0	2.0