基于BP神经网络的绝缘子污秽度预测研究

• 作者: 刘力歌 武剑 肖飞
• 来源期刊: 电力系统装备
• 学科: 工学
• 关键词: 绝缘子 等值附盐密度 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 技术前沿
• 页码范围: 185-187
• 页数: 3页
• 分类号: TM216
• 字数: 3325字
• 语种: 中文

摘要

复杂地区绝缘子污闪问题日益严峻,为了解决由于污闪造成的输电安全问题,文章基于BP神经网络来预测复杂地区绝缘子污秽程度.首先对BP神经网络进行详细分析,然后基于网络模型分析建立人工神经网络应用模型,并且设计有关参数,并运用模型对数据进行研究.结果显示:在泄漏电流不小于5 mA和盐度不小于0.16 mg/cm2的情况下,能够得到正确的预测结果;BP人工神经网络改进算法在有较大泄露电流的情况下,可以正确有效地预测绝缘子表面污秽.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武剑		7	26	2.0	5.0
2	刘力歌		3	0	0.0	0.0
3	肖飞		3	0	0.0	0.0