【摘要】：外絕緣泄漏電流和絕緣子的污閃過程存在密切的對應關系,相對濕度是影響泄漏電流產生和發(fā)展的關鍵因素之一。首先對兩種常用懸式絕緣子進行人工污穢試驗,利用泄漏電流測量系統(tǒng)記錄其在運行電壓作用下、不同相對濕度時的泄漏電流波形并對此進行分析;采用BP人工神經網絡的方法,建立了不同濕度下的泄漏電流最大值之間的對應關系;選擇Levenberg-Marquardt快速學習算法對建立的BP神經網絡進行訓練。利用部分試驗數據進行的驗證以及采用不同方法獲得的泄漏電流隨相對濕度變化曲線均表明,使用該神經網絡來建立不同表面受潮狀態(tài)時泄漏電流最大值之間的關系是準確有效的。
[Abstract]:There is a close relationship between the leakage current of external insulation and the flashover process of insulator, and the relative humidity is one of the key factors affecting the generation and development of leakage current. Firstly, two kinds of commonly used suspended insulators were tested by artificial pollution test. The leakage current waveform of two kinds of commonly used insulators under different relative humidity was recorded and analyzed by the leakage current measurement system. The corresponding relationship between the maximum leakage current under different humidity is established by using BP artificial neural network, and the Levenberg-Marquardt fast learning algorithm is selected to train the established BP neural network. The verification of partial test data and the curve of leakage current with relative humidity obtained by different methods show that, Using the neural network to establish the relationship between the maximum leakage current in different surface damp states is accurate and effective.
【作者單位】： 清華大學電機系 清華大學深圳研究生院 清華大學深圳研究生院 清華大學深圳研究生院
【基金】：國家自然科學基金項目(50377020)。~~
【分類號】：TP183;TM853

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【共引文獻】

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1 張之f，

本文編號：2382873