基于ANN的模拟空气击穿电压预测方法研究

摘要：

提出了一种基于人工神经网络（ANN）的模拟空气（I-Air）击穿电压的预测方法。ANN采用BP网络模型，由输入层、隐藏层和输出层3层组成。依据I-Air中针对板（N-P）、球对板（S-P）电极的工频交流击穿试验数据，分别进行了针对不均匀电场和稍不均匀电场2类的人工神经网络的数据和网络测试。对于不均匀电场网络，利用同一气压下若干气隙长度的击穿电压，预测同一气压下的其他气隙长度的击穿电压；对于稍不均匀电场网络，利用若干气压下的击穿电压预测另外气压下的击穿电压，并用Matlab中的ANN工具箱实现了人工神经网络模型，通过比较实测结果和预测结果发现预测平均误差小于5%，取得了较好的预测结果。预测方法可以用来在一定范围内预测I-Air的击穿电压，大大减少了试验的时间和试验投资成本。

关键词：人工神经网络、模拟空气、击穿电压、预测方法、不均匀电场

分类号：TM855(高电压技术)

资助基金：辽宁省电力有限公司2013年第三批科技项目LNDL2013-03F-GC-KX-KJ。Project Supported The Third Patch Science and Technology Research Projects of Liaoning Electric Power Company in 2013LNDL2013-03F-GC-KX-KJ

在线出版日期：2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：5-11