大气条件对气隙放电电压的影响及神经网络在放电电压预测中的应用

为研究大气条件对气隙放电电压的影响,使用全自动放电监测装置,对放置在自然环境中的球-球电极放电进行监测并记录实时放电电压及大气参数,并进行了分析。结合监测结果及有限元仿真,提出使用BP神经网络对无凝露放电电压进行预测。对监测结果的分析得到结论包括:自然环境中气隙放电电压随温度的升高而降低,随气压的升高而升高;所进行监测尚不能判断相对湿度、风速、辐照度对放电电压的影响;发现放电电压存在明显低于正常水平的情况,多发生在湿度高、风速低、辐照度小的条件下;气隙放电电压降低是由于电极表面凝露导致电场畸变造成的。ANSYS仿真表明,露珠位置、大小及分布的不同导致在同一大气条件下放电电压相差很大,因此无法对凝露情况下的空气间隙放电电压进行准确预测,但通过改进神经网络对空气间隙放电电压是否下降进行预测的准确率为80.7%。