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基于MI-PSO-BP算法的配电设备状态实时评估方法

论文摘要

为了提高配电设备故障预测水平,提出了一种常规综合评估方法与实时评估方法相结合的配电设备运行状态实时评估方法。给出了两阶段综合状态评估方法的框架体系,通过互信息理论（MI）量化设备各属性与状态的相关关系,消除冗余属性。利用粒子群优化（PSO）算法对BP神经网络权值与阈值进行优化,以提高评估质量。利用该MI-PSO-BP模型对某地区配电变压器实时状态进行评估,评估结果及发展趋势与实际情况相吻合,验证了该评估方法的正确性和有效性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 配电设备状态评估总体框架
  • 2 配电设备状态综合评估方法
  •   2.1 状态评估数据分析
  •   2.2 设备状态综合评估方法
  • 3 配电设备状态实时评估方法
  •   3.1 基于互信息理论的状态量选择
  •   3.2 基于PSO-BP模型的实时状态评估
  • 4 算例分析
  •   4.1 方法有效性验证
  •   4.2 模型性能分析
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨志淳,靖晓平,乐健,沈煜,张好,杨帆

    关键词: 配电设备,实时评估,互信息理论,粒子群优化算法,神经网络

    来源: 电力自动化设备 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院,国家电网公司高压电气设备现场试验技术重点实验室,武汉大学电气与自动化学院

    基金: 国家电网公司总部科技指南项目(521532180007),国网湖北省电力有限公司电力科学研究院重点科技研发项目(52153217000T)~~

    分类号: TM73

    DOI: 10.16081/j.epae.201911008

    页码: 108-113

    总页数: 6

    文件大小: 1572K

    下载量: 303

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/e15cbaeed1901762c42ee60e.html