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用RBFNN评估发电机主绝缘剩余击穿电压
引用本文:赵磊,成永红,陈小林,郭亮.用RBFNN评估发电机主绝缘剩余击穿电压[J].高电压技术,2007,33(8):151-154.
作者姓名:赵磊  成永红  陈小林  郭亮
作者单位:西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安,710049;西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安,710049;西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安,710049;西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安,710049
基金项目:国家自然科学基金重点项目(59837260)。~~
摘    要:为了有效地评估绝缘的寿命,研究了采用径向基神经网络评估发电机主绝缘剩余击穿电压的方法。通过研究剩余击穿电压与主绝缘非坏性参量的相关性,得到用于评估击穿电压的神经网络的输入参数,即Δtanδ、ΔC、Sk+和Sk-;利用多因子老化平台对真机线棒进行加速老化,并进行相关测量,从中选择24组数据作为对神经网络训练、检测,及击穿电压预测的样本。结果表明该预测模型在测试样本数量为训练样本数量25%的情况下,剩余击穿电压预测值与实际测量值的最大相对误差<6%,平均相对误差<3%。评估结果对于在样本数量较少的情况下准确预测发电机定子绝缘剩余寿命具有一定的参考价值。

关 键 词:定子绝缘  状态诊断  加速老化  剩余击穿电压  径向基函数  人工神经网络
文章编号:1003-6520(2007)08-0151-04
修稿时间:2007-06-18

Evaluation on Residual Breakdown Voltage of Generator Insulation by RBFNN
ZHAO Lei,CHENG Yong-hong,CHEN Xiao-lin,GUO Liang.Evaluation on Residual Breakdown Voltage of Generator Insulation by RBFNN[J].High Voltage Engineering,2007,33(8):151-154.
Authors:ZHAO Lei  CHENG Yong-hong  CHEN Xiao-lin  GUO Liang
Affiliation:(State Key Laboratary of Electrical Insulation and Power Equitment,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China)
Abstract:
Keywords:stator insulation  insulation condition diagnosis  life assessment  residual breakdown voltage  radial basis function  artificial neural network
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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