基于神经网络开关柜的局部放电模式识别研究

摘要：

开关柜作为电力设备的重要组成部分,它是在电力系统进行发电、输电、配电和电能转换过程中承担开合、控制、保护用电设备和用电人员安全的重要电力设备原件.笔者对开关柜中不同放电模式进行识别研究,可最大程度地缩短判断时间、缩小开关柜放电位置判断的误差.分析BP神经网络与RBF神经网络的特点,通过学习实验验证了RBF神经网络的学习效率是最高的,在放电模式识别场景中,其识别准确度已达到92％.

关键词：开关柜;神经网络;检测识别

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：衢州市科技计划指导性项目项目编号:2019010

在线出版日期：2021-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：20-22