基于概率统计与神经网络相结合的绝缘子盐密预测

发布时间：2017-10-26 02:14

  本文关键词：基于概率统计与神经网络相结合的绝缘子盐密预测

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【摘要】：鉴于及时获取绝缘子等值附盐密度(盐密)对电力系统安全运行的重要意义,通过分析绝缘子自然积污特性,提出一种基于概率统计和神经网络的绝缘子盐密预测模型,以降雨量、暴雨次数、酸雨pH值、大气质量等气象数据为输入量,以一定区域内绝缘子的盐密均值为输出量,最终得到盐密的概率密度函数。计算结果表明,用BP神经网络来预测绝缘子盐密是可行的,通过神经网络可以分析单个或多个气象因素对盐密的影响,从而建立相应的基于气象状况的污秽预警机制。
【作者单位】： 国网江西省电力公司电力科学研究院;华中科技大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 绝缘子 盐密 污闪 气象 人工神经网络
【基金】：江西电网气象信息监测系统研究与应用(5218201350DT)
【分类号】：TM216;TP18
【正文快照】： 1　引言绝缘子表面的等值附盐密度(盐密,EESDD)是确定线路污秽等级和污区的重要依据[1]。目前,主要通过测量年度最大盐密或饱和盐密,划定相应污区,根据污区图对绝缘子展开定期清扫来预防污闪事故[2]。在实际运行中发现该方法虽能在一定程度上减少污闪事故,但效果并不理想[3],

【参考文献】

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本文编号：1096554