基于遗传BP神经网络的绝缘子泄漏电流预测

摘要：

为了探索绝缘子泄漏电流与各因素之间的关系,提出用遗传算法优化BP神经网络建立绝缘子泄漏电流Ih预测模型.首先针对单片瓷绝缘子进行人工污秽试验,利用泄漏电流测量系统记录不同运行电压U、相对湿度RH及等值附盐密度ρESDD下泄漏电流波形并进行分析;其次以U、RH、ρESDD作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用遗传算法的全局搜索能力获得BP神经网络初始权值和阈值,建立泄漏电流幅值预测模型,并通过部分试验数据进行验证.结果表明:相较于利用最小二乘法及BP神经网络预测泄漏电流幅值,遗传BP神经网络提高了预测的精度和准确性.

关键词：绝缘子、泄漏电流、相对湿度、等值附盐密度、作用电压、遗传BP神经网络算法

所属期刊栏目：38

分类号：U255.43(铁路隧道工程)

资助基金：国家自然科学基金51567014;铁道部科技研究开发计划2012J007-C

在线出版日期：2016-06-21（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：46-52