【摘 要】
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本文设计了一套基于高频窄带的GIS局部放电超高频测量系统.提取反映超高频信号谱图特征的统计算子作为系统模式识别的特征参数,为了解决BP算法在训练神经网络时存在的训练时间慢、容易陷入局部最小点等问题,构造了基于自适应遗传算法的神经网络对GIS局部放电进行模式识别.在试验室构造了GIS中常见的五种故障,分别对其进行了测量.试验结果显示,该方法在GIS的局部放电超高频模式识别中有较好的应效果.
【机 构】
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重庆电力科学试验研究院,重庆,400015 西安高压电器研究所,西安,710077
【出 处】
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中国电机工程学会高压专业委员会高电压新技术学组2006年学术年会
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本文设计了一套基于高频窄带的GIS局部放电超高频测量系统.提取反映超高频信号谱图特征的统计算子作为系统模式识别的特征参数,为了解决BP算法在训练神经网络时存在的训练时间慢、容易陷入局部最小点等问题,构造了基于自适应遗传算法的神经网络对GIS局部放电进行模式识别.在试验室构造了GIS中常见的五种故障,分别对其进行了测量.试验结果显示,该方法在GIS的局部放电超高频模式识别中有较好的应效果.
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