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基于Elman神经网络的高压电缆导体温度动态计算方法
基于Elman神经网络的高压电缆导体温度动态计算方法
作者:
付明星
戴经纬
李悦冬
潘书磊
王雁冰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高压电缆
导体温度
Elman神经网络
动态计算
粒子群算法
摘要:
导体温度作为运行电缆的关键状态参数,是影响电缆载流能力、绝缘性能的重要因素.针对传统方法难以克服电缆本身物性参数和外部环境变化影响的局限,构建了以电缆运行电流和电缆实时外表面温度为输入,以导体温度为输出的Elman神经网络模型,并引入粒子群算法优化网络的初始权值和阈值.最后,提出了具体的电缆导体温度动态计算方法,通过设计不同工况下电缆温升实验,进而验证了所提出方法的有效性.实验结果表明,所提方法的计算准确度可以不受电缆物性参数、负荷变化方式及外部环境变化的影响,有助于实现电缆导体温度的实时监测.
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篇名
基于Elman神经网络的高压电缆导体温度动态计算方法
来源期刊
高压电器
学科
关键词
高压电缆
导体温度
Elman神经网络
动态计算
粒子群算法
年,卷(期)
2019,(10)
所属期刊栏目
研究与分析
研究方向
页码范围
121-127
页数
7页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.13296/j.1001-1609.hva.2019.10.021
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导体温度
Elman神经网络
动态计算
粒子群算法
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研究来源
研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
高压电器
主办单位:
西安高压电器研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-1609
CN:
61-1127/TM
开本:
大16开
出版地:
西安市西二环北段18号
邮发代号:
52-36
创刊时间:
1958
语种:
chi
出版文献量(篇)
5932
总下载数(次)
16
总被引数(次)
58601
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