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1.
变压器色谱监测中的BPNN故障诊断法   总被引:53,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.
改进BP神经网络在负荷动静比例确定中的应用   总被引:23,自引:3,他引:20  
指出了电力系统负荷动、静组成比例在实际电力系统分析、计算中的重要性,并应用一种改进的BP算法——Levenberg-Marquardt反向传播算法来对神经网络进行训练,进而利用人工神经网络(ANN)来确定电力系统综合负荷动、静组成比例为β=F[Y(t),Y(t-1),…,Y(t-n),U(t),U(t-1),…,U(t-n)]。其中,β为动态负荷在综合负荷中所占的比例,Y=[P,Q]^T。,U=[V,f]^T。该算法改进了BP神经网络学习速度慢的缺点。应用该方法对仿真数据、动模实验数据和现场实测数据进行了测算,得出了其相应的动、静组成比例。测算结果验证了在确定负荷动、静比例时可以忽略频率的变化,证明了BP神经网络用于确定负荷动、静组成比例的有效性。  相似文献
3.
提高时间序列气象适应性的短期电力负荷预测算法   总被引:13,自引:2,他引:11  
采用时间序列中的自回归求和移动平均算法(ARIMA)对日负荷进行粗预测,获得消除了周期性的受气象因素影响较强的差值序列。结合气象信息,为小规模神经网络构造能反映气象变化的新息序列,为网络提供良好的训练与适应环境,训出对气象非平稳变化敏感的输出因子Y,再用敏感因子对ARIMA算法的预测结果进行修正,从而构建出对气象适应性较强的ARIMA Y的预测算法。利用Delphi5.0实现的负荷预测软件对广西负荷区进行预测,多年的运行证明:该算法对广西负荷区气象非平稳变化具有很好的敏感性和适应性,能显著提高气象非平稳变化日的预测准确率,较好地解决了在气象变化影响下用ARIMA算法预测准确率偏低的问题。  相似文献
4.
电力变压器BP神经网络故障诊断法的比较研究   总被引:10,自引:1,他引:9  
将BPNN应用于电力变压器故障诊断,并对变压器绝缘油常用的5种溶解气体分析标准进行了神经网络效率的比较研究。这些标准是改进的Rogers,IEC,Doernenburg,Duva和CSUS。研究显示,所运用的诊断标准或方法不同,神经网络诊断电力变压器故障的效率也不相同,其值在88.3%~96.7%范围内;根据这些标准所设计的四比值法(FGR)和6种特征气体法(SKG)具有更高的诊断效率。验证结果显示,BP神经网络诊断法适合于变压器潜伏性故障的诊断。  相似文献
5.
用于磁化曲线拟合的高精度混合型径向基函数神经网络   总被引:6,自引:2,他引:4  
铁磁材料的主磁滞回环是强非线性函数,其精确拟合是电力系统暂态仿真中的一个重要课题,应用人工神经网络对其进行模拟是一种新尝试。作者针对前馈神经网络的反向传播BP学习算法收敛速度慢和径向基函数(RBF)神经网络在拟合中光滑性(内插和外推能力)差的缺点,提出了一种新型的混合型径向基函数神经网络,有效地克服了BP神经网络和普通径向基函数神经网络在铁磁材料主磁滞回环拟合方面的缺点,实际应用获得满意结果。  相似文献
6.
基于神经网络的水电机组智能故障诊断系统   总被引:4,自引:1,他引:3  
针对现有水电机组状态监测系统功能不完善、不够智能化的缺点,开发了基于神经网络的水电机组智能故障诊断系统,该系统由状态监测和故障诊断两个模块构成,包括数据采集、数据分析、通信和智能故障诊断4部分。与传统故障诊断系统相比具有BP神经网络组成的专家系统,因此具有自学习、自适应和智能化等特点。实验结果表明,此系统的诊断结果准确可靠,具有良好的实用价值。  相似文献
7.
双馈水轮发电机系统的优化调节特性模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
李辉  杨顺昌 《电网技术》2005,29(9):31-35
为了研究双馈水轮发电机系统的负荷优化调节性能,结合实例对双馈水轮发电机和常规水轮发电机在相同运行工况下的优化调节特性进行了比较分析,应用一种改进的BP算法--Levenberg-Marquardt反向传播方法建立了水轮机优化调节特性的数学模型,并与其它模型的计算结果进行了比较.计算结果证明了基于改进BP神经网络算法建立的双馈水轮发电机负荷优化调节特性模型的有效性.  相似文献
8.
局部放电图像组合特征提取方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
研究了局部放电图像组合识别特征提取和反向传播算法神经网络分类器设计方法 ,根据变压器局部放电在线监测的要求 ,设计了 5种放电模型并进行了模拟实验。 5种放电模型数据识别结果说明 :与分别采用分形特征和统计特征的识别结果相比 ,采用两者组合的识别特征集具有更高的识别率  相似文献
9.
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:3,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
10.
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:3,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
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