【摘要】：外絕緣泄漏電流和絕緣子的污閃過程存在密切的對(duì)應(yīng)關(guān)系,相對(duì)濕度是影響泄漏電流產(chǎn)生和發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。首先對(duì)兩種常用懸式絕緣子進(jìn)行人工污穢試驗(yàn),利用泄漏電流測(cè)量系統(tǒng)記錄其在運(yùn)行電壓作用下、不同相對(duì)濕度時(shí)的泄漏電流波形并對(duì)此進(jìn)行分析;采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,建立了不同濕度下的泄漏電流最大值之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系;選擇Levenberg-Marquardt快速學(xué)習(xí)算法對(duì)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。利用部分試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行的驗(yàn)證以及采用不同方法獲得的泄漏電流隨相對(duì)濕度變化曲線均表明,使用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立不同表面受潮狀態(tài)時(shí)泄漏電流最大值之間的關(guān)系是準(zhǔn)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(xué)電機(jī)系 清華大學(xué)深圳研究生院 清華大學(xué)深圳研究生院 清華大學(xué)深圳研究生院
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50377020)。~~
【分類號(hào)】：TP183;TM853

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 張之f，

本文編號(hào)：2382873