BP神经网络在大型发电机主绝缘击穿电压预测中的初步应用

被引：6

作者：

刘丽兵

高乃奎

马小芹

谢恒堃

不详

机构：

[1] 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室

[2] 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室陕西西安

[3] 陕西西安

来源：

电工电能新技术 | 2004年 / 02期

关键词：

神经网络; 介质损耗; 局部放电; 击穿电压;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM310.7 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080801 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

击穿电压在大电机主绝缘寿命评估中有着重要的作用。本文讨论了BP神经网络在谏壁 7号机更换线棒主绝缘击穿电压预测中的应用。首先作者用所测得的试样介质损耗参量、局部放电参量和击穿电压值作为样本提供给BP神经网络学习。然后 ,用训练好的神经网络对击穿电压进行预测。结果表明训练好的BP神经网络对该批更换线棒击穿电压的预测是可行的 ,并有较高的准确度。此方法可应用到其他材料和结构相同的发电机击穿电压的预测

引用

页码：73 / 76

页数：4