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基于BP神经网络模型的复合绝缘子伞裙优化技术
基于BP神经网络模型的复合绝缘子伞裙优化技术
作者:
李晓刚
谢敏
刘祝鸿
周振安
张楚岩
原文服务方:
高压电器
复合绝缘子
污闪电压
伞裙优化
机器学习
人工神经网络
摘要:
伞裙参数对复合绝缘子的性能有着决定性的影响,为在确定的绝缘距离下得到污闪性能优异的复合绝缘子,文中分别采用人工污秽试验和机器学习的方法对复合绝缘子伞裙结构参数的优化问题开展了研究。机器学习的基础是数据,文中首先对不同伞裙结构参数的12种复合绝缘子试品完成了人工污秽试验,获得了关键伞裙参数对交流污闪电压的影响以及具有优异污闪性能的伞裙参数需满足的条件;其次,为深度挖掘人工污秽试验数据的价值,文中使用RMSprop梯度下降算法建立了以复合绝缘子伞裙结构参数和表面污秽度为输入的4层BP神经网络模型,可实现对交流污闪电压的预测以及性能比较,结果表明模型预测的平均误差小于6%,最大误差小于10%,采用机器学习算法与采用人工污秽试验所得的复合绝缘子伞裙优化结果是一致的,结论可为复合绝缘子的产品设计和性能校验提供参考。
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文献信息
篇名
基于BP神经网络模型的复合绝缘子伞裙优化技术
来源期刊
高压电器
学科
关键词
复合绝缘子
污闪电压
伞裙优化
机器学习
人工神经网络
年,卷(期)
2022,(11)
所属期刊栏目
基于设备内部机理特定参数对电气设备性能提升及评估
研究方向
页码范围
98-105
页数
7页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.13296/j.1001⁃1609.hva.2022.11.013
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
版权信息
全文
全文.pdf
引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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(0)
二级引证文献
(0)
2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
复合绝缘子
污闪电压
伞裙优化
机器学习
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高压电器
主办单位:
中国西电集团有限公司
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:
创刊时间:
1958-01-01
语种:
汉语
出版文献量(篇)
635
总下载数(次)
0
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