基于GNBR算法的BP网络对绝缘子运行状态预测研究

被引：28

作者：

徐击水 ^{[1
]}

张子蓬 ^{[2
]}

王淑青 ^{[3
]}

曾仕琦 ^{[3
]}

机构：

[1] 武汉大学动力与机械学院

[2] 湖北工业大学计算机学院

[3] 湖北工业大学电气与电子工程学院

来源：

电网与清洁能源 | 2013年 / 29卷 / 06期

关键词：

绝缘子污秽; 诊断; 闪络电压; BP网络; GNBR算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM216 [绝缘子和套管];

学科分类号：

0805 ; 080502 ; 080801 ;

摘要：

电力系统输电线路绝缘子运行中受到空气环境的污染,绝缘子表面污秽主要有大气中的盐密和灰密成分,不同地区不同环境下盐密和灰密对对绝缘子闪络电压影响具有非线性关系,为了较好辨识此非线性关系,运用基于GNBR算法的BP神经网络诊断该非线性关系,BP网络中采用GNBR算法,使网络具有很好的收敛性和很高的辨识精度,解决了BP网络局部最优、训练速度慢和辨识精度低的问题。实验结果表明设计的基于GNBR算法的BP神经网络能够很好地辨识绝缘子污秽对闪络电压的影响关系。

引用

页码：6 / 9+15 +15

页数：5

共 7 条

[1] 基于Elman神经网络的短期风电功率预测 [J].