基于RBF神经网络的配电变压器不良数据辨识

• 作者: 刘远龙 徐中一
• 来源期刊: 供用电
• 学科: 工学
• 关键词: 配电变压器 RBF神经网络 纵向对比 不良数据辨识
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 配电
• 页码范围: 41-46
• 页数: 6页
• 分类号: TM76
• 字数: 3809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2018.06.006

摘要

为解决配电变压器(简称配变)二次侧电气参数采集值中存在空数据和不良数据的问题,首先分析了配变数据的本质特征和内在规律;然后提出一种基于径向基函数神经网络(RBF NN)的配变数据预测模型;最后结合纵向对比法对不良数据进行准确定位.通过对BP网络、Elman网络和RBF网络3种不同预测模型的实验结果进行比较,证明了RBF网络预测结果的准确性.通过对配变不良数据的有效辨识,证明了该算法的有效性和推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘远龙		8	36	5.0	6.0
2	徐中一	青岛大学自动化与电气工程学院	5	17	2.0	4.0