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1.
变压器色谱监测中的BPNN故障诊断法   总被引:5,自引:5,他引:48  
本文将BP神经网络应用于变压器故障诊断。通过验证,结果显示BPNN诊断法有良好的应用前景。  相似文献
2.
超短期风电功率爬坡事件越来越影响风电机组在电网中的运行。当前国内对爬坡事件的定义并不明确,缺少相应的预测方法。阐述了风电功率爬坡事件的物理含义,提出了一种基于原子稀疏分解和反向传播神经网络(BPNN)的组合预测方法,分别建立了原子分量自预测模型、残差分量预测模型和组合预测模型。以实际风电场数据进行验证,对不同预测方法和不同时间空间实测数据进行了较全面的分析,结果表明该方法可以提高预测精度,并能降低绝对平均误差和均方根误差计算值的统计区间。  相似文献
3.
广义回归神经网络在变压器绕组热点温度预测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:2  
电力变压器的绕组热点温度是影响其绝缘性能的主要因素之一,因此有必要进行电力变压器绕组热点温度预测以提高电力变压器的运行可靠性。变压器内部温度受诸多因素的影响,且计算涉及到传热学、流体力学和电磁学等边缘学科,以致其计算复杂,不宜使用。广义回归神经网络(GRNN)具有较强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性等特点,将其应用于变压器绕组热点温度的预测,克服了基于误差反向传播算法的人工神经网络(BPNN)预测时训练过程中存在局部最小点、收敛速度慢等缺点。将预测结果与实测值进行对比,结果表明GRNN神经网络的预测结果与实测值具有较好的一致性。  相似文献
4.
基于支持向量机与神经网络的间谐波测量混合算法   总被引:1,自引:1,他引:2  
李涛  何怡刚 《高电压技术》2008,34(8):1710-1714
针对目前缺乏国家标准规范间谐波对电能质量的影响,也缺乏有效的手段监测间谐波的问题,用支持向量机理论对其进行了探索。支持向量机理论将间谐波这个非线性问题变换到更高维的空间中进行线性回归,它基于迭代权调整最小二乘法,引入反向传播神经网络算法整定算法参数,通过反馈现场采集、分析信号,并将教师信号与计算信号的差值作为调整参数的驱动信号,在此基础上通过反向遗传算法(BPNN)的反向传播能力对参数进行基于负反馈的调整,提高了算法的收敛速度。通过数值实验对比,该算法比没有使用差动信号的混合算法效率提高约13%。  相似文献
5.
吴建 《电气自动化》2009,31(2):33-34,42
基于开关磁阻电机的高度非线性的电磁特性,固定参数的PID调节器无法得到理想的控制性能指标,该文提出了一种基于BP神经网络在线辨识的SRM神经网络PID自适应控制新方法。实验结果表明,利用BP神经网络来构成开关磁阻电机的神经网络自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。  相似文献
6.
龚伟 《低压电器》2009,(24):25-28
介绍了采用温度传感器、烟雾传感器和CO传感器等构成的复合型火灾探测器,并应用设置存该探测器内部的软件算法对各传感器采集到的输入信号进行智能分析和处理。对BP神经网络进行了洲练。模拟火灾试验结果表明,所设计的复合型智能火灾探测器能快速、准确地判别各类火情,进一步增强火灾探测的灵敏度和可靠件。  相似文献
7.
为了提高短期电价预测精度,分析了人工鱼群算法及其缺点,提出了一种弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA).应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现了BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对贵州电网进行短期电价预测.仿真表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法和人工鱼群-BP神经网络算法,该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,各日预测电价的平均百分比误差可控制在2%以内,平均绝对误差最大值为1.762$/MWh.该混合算法可有效用于电力市场短期电价预测.  相似文献
8.
机内检测(BIT)技术是一种对设备或系统内部的故障进行自动检测、诊断和隔离的技术,是改善系统或设备测试性能和故障诊断的重要技术和途径。介绍了几种典型的智能BIT技术及其工作原理,并对智能BIT的技术特点进行了剖析,给出了一种基于BP神经网络的智能BIT技术在无刷直流电机调速系统中的应用,结果表明,该技术控制效果良好,应用前景广阔。  相似文献
9.
针对电力电子技术中三相桥式全控整流电路中晶闸管的故障问题提出了基于BP神经网络故障诊断的方法。借助Matlab仿真软件建立了三相桥式全控整流电路的仿真模型。通过仿真试验提取出用于BP神经网络训练的学习样本,并确定出用于不同类故障的三层的BP神经网络结构。仿真结果表明了该方法的有效性。  相似文献
10.
电网基波是电能计量和电能质量评估的重要指标,提出了基于前馈神经网络的电网基波频率和幅值的高精度检测方法。根据数学推导得出:正弦信号过零点与其两侧对称两点的连线与时间轴交点的时间差,同频率满足单调关系,但并非严格的线性关系,而且与幅值无关,据此用前馈神经网络建立该时间差与频率的映射关系。Matlab仿真表明,提出的算法对频率的检测精度达到10^-4级,幅值的检测精度高达10^-5级,远远高于快速傅里叶变换和Harming窗的插值算法;随机噪声和谐波对前馈神经网络测量精度的影响很小,该算法具有较强的抗干扰能力。  相似文献
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