BP神经网络和支持向量机相结合的电容器介损角辨识

论文摘要

针对电力电容器介质损耗的计算方法稳定性较差,频率波动对介损角的辨识有较大影响的问题,提出了BP神经网络和支持向量机（support vector machine, SVM）相结合（BP-SVM）的辨识方法,并且首次应用于电容器介损角的辨识。在辨识过程中,首先,对电容器工作一段时间的信号进行采样和预处理,预处理后的信号作为训练集训练BP-SVM模型;然后,使用训练好的BP-SVM模型对预处理后新的采样信号进行辨识,判断介损角的变化量。此外,给出了基于BP-SVM模型的介损角表示信号Dδ（t）的计算过程,同时分析了在讨论域内信号Dδ（t）的幅值即是介损角δ。仿真分析结果表明,提出的BP神经网络和SVM相结合的电容器介损角辨识方法比基于深度学习的辨识方法具有更高的辨识准确率,并且频率变化对BP-SVM方法的辨识性能无明显影响。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵文清,严海,王晓辉

关键词: 电容器,介质损耗,正向求解,频率,介损角,神经网络,支持向量机,深度学习

来源: 智能系统学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院

基金: 中央高校基本科研业务专项资金项目(2014MS131)

分类号: TP18;TM53

页码: 134-140

总页数: 7

文件大小: 1661K

下载量: 329

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