基于遗传BP神经网络的绝缘子泄漏电流预测

被引：7

作者：

张友鹏

伍亚萍

赵珊鹏

机构：

[1] 兰州交通大学自动化与电气工程学院

来源：

铁道学报 | 2016年 / 38卷 / 05期

关键词：

绝缘子; 泄漏电流; 相对湿度; 等值附盐密度; 作用电压; 遗传BP神经网络算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; U225.43 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 082301 ;

摘要：

为了探索绝缘子泄漏电流与各因素之间的关系,提出用遗传算法优化BP神经网络建立绝缘子泄漏电流Ih预测模型。首先针对单片瓷绝缘子进行人工污秽试验,利用泄漏电流测量系统记录不同运行电压U、相对湿度RH及等值附盐密度ρESDD下泄漏电流波形并进行分析;其次以U、RH、ρESDD作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用遗传算法的全局搜索能力获得BP神经网络初始权值和阈值,建立泄漏电流幅值预测模型,并通过部分试验数据进行验证。结果表明:相较于利用最小二乘法及BP神经网络预测泄漏电流幅值,遗传BP神经网络提高了预测的精度和准确性。

引用

页码：46 / 52

页数：7

共 25 条

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