SOM神经网络在金属氧化物避雷器老化在线诊断中的应用

• 作者: 袁忠华 袁衢龙
• 来源期刊: 电瓷避雷器
• 关键词: 金属氧化物避雷器 诊断 老化 自组织映射神经网络 电力系统
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 避雷器
• 页码范围: 184-188
• 页数: 5页
• 字数: 3319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16188/j.isa.1003-8337.2019.01.031

摘要

针对金属氧化物避雷器(MOA)老化在线诊断难的问题,提出一种基于SOM神经网络的MOA老化在线诊断方法.首先利用热成像仪获取已知老化情况的MOA温度分布数据,然后将其代入SOM神经网络进行训练.当SOM网络达到训练精度后,再利用网络对未知老化情况的MOA进行诊断,从而实现MOA老化在线诊断.验证表明:利用50只MOA温度分布数据对SOM网络训练500步后,其诊断正确率达到98％.使用10只MOA温度分布数据对SOM网络进行可靠性验证,诊断正确率100％.表明该方法具有较高可靠性.

作者信息

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1	袁忠华		2	0	0.0	0.0