基于熵权模糊神经网络的绝缘子污闪状态评估

被引:14
作者
谭国梁
王思华
机构
[1] 兰州交通大学自动化与电气工程学院
关键词
熵权模糊神经网络; 绝缘子; 权重; 隶属度函数; BP神经网络; 综合评估;
D O I
10.16188/j.isa.1003-8337.2015.04.002
中图分类号
TM216 [绝缘子和套管]; TP18 [人工智能理论];
学科分类号
080806 [电工材料与电介质]; 140502 [人工智能];
摘要
为了实现对绝缘子迅速、可靠的在线监测,本文基于熵权模糊神经网络建立了绝缘子污秽度在线评估模型。鉴于熵权法能够克服模糊算法权重受主观因素影响以及BP神经网络很强的自学习能力,提出了熵权模糊神经网络的算法。通过在实验室模拟不同环境特征量获得其与绝缘子污秽程度的内在联系,以及在现场获得的实时数据,论证了该方法的科学性和可行性。监控人员可以根据实时数据很快做出反应,以此来应对绝缘子污闪故障,为电网安全运行提供有力保障。
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