基于神经网络的环网柜T型连接头导体温度测量

电缆T型连接头是环网柜的重要设备,当接头内部导体温度过高时,易引起绝缘保护套老化甚至损坏。基于RBF神经网络模型,提出了一种新型非接触式环网柜T型电缆接头温度在线监测方法,无需考虑电缆接头的热物性参数,可准确、快速地测算内部导体温度。测试数据表明:稳态时温度误差在小于2.1℃,相对误差小于2.7%;暂态时温度误差在小于6℃,相对误差小于5.6%。对环网柜的运行管理以及相关工程实践具有参考意义。