基于遗传BP神经网络的绝缘子泄漏电流预测

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。