神经网络在低压脱扣装置选择上的应用

• 作者: 刁庆宪 彭丹 徐卫东 陈云龙
• 来源期刊: 宁夏电力
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 低压脱扣 选型系统
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 29-33,43
• 页数: 6页
• 分类号: TM732
• 字数: 4000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3643.2017.01.006

摘要

低压脱扣装置应用于环境复杂的场合,选型不当易使得电力事故频发,不利于电力系统的可靠运行.通过分析影响低压脱扣选择的因素,利用Back Propagation神经网络进行建模,提出了一种低压脱扣装置自动选择预测方法,结果表明:该方法在准确性与可重复性上与传统方法相比具有较大优势,在工程应用中有一定的参考作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈云龙	广东工业大学自动化学院	12	39	4.0	6.0
2	徐卫东	广东工业大学自动化学院	10	24	3.0	4.0
3	彭丹	广东工业大学自动化学院	10	23	3.0	4.0
4	刁庆宪		2	1	1.0	1.0