基于概率统计与神经网络相结合的绝缘子盐密预测

• 作者: 上官帖 刘明军 周龙武 童军心 罗毅 邓凯 邵周策 龚泽
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 绝缘子 盐密 污闪 气象 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 172-175,193
• 页数: 5页
• 分类号: TM85
• 语种: 中文

摘要

鉴于及时获取绝缘子等值附盐密度(盐密)对电力系统安全运行的重要意义,通过分析绝缘子自然积污特性,提出一种基于概率统计和神经网络的绝缘子盐密预测模型,以降雨量、暴雨次数、酸雨pH值、大气质量等气象数据为输入量,以一定区域内绝缘子的盐密均值为输出量,最终得到盐密的概率密度函数.计算结果表明,用BP神经网络来预测绝缘子盐密是可行的,通过神经网络可以分析单个或多个气象因素对盐密的影响,从而建立相应的基于气象状况的污秽预警机制.