【摘 要】
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传统的低压抗直流互感器动作行为检测方法中使用的算法容易陷入局部最小,所得的检测结果误差较大,以改进神经网络算法为基础,设计一种低压抗直流互感器动作行为检测方法.设计低压抗直流互感器动作行为检测装置,设计电压源、调压器以及升流器电路连接,加入二极管判断电流走势,在改进神经网络算法的基础上优化动作行为检测流程,将BP神经网络与粒子群算法相结合,利用粒子群算法改进神经网络各层阈值以及连接权重进行编码,根据得到的检测结果对低压抗直流互感器动作行为分类,判断出故障动作和保护动作.通过对不同低压抗直流互感器类型完成测
【机 构】
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云南电网有限责任公司电力科学研究院,昆明650041;中国南方电网公司电能计量重点实验室,昆明650041
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传统的低压抗直流互感器动作行为检测方法中使用的算法容易陷入局部最小,所得的检测结果误差较大,以改进神经网络算法为基础,设计一种低压抗直流互感器动作行为检测方法.设计低压抗直流互感器动作行为检测装置,设计电压源、调压器以及升流器电路连接,加入二极管判断电流走势,在改进神经网络算法的基础上优化动作行为检测流程,将BP神经网络与粒子群算法相结合,利用粒子群算法改进神经网络各层阈值以及连接权重进行编码,根据得到的检测结果对低压抗直流互感器动作行为分类,判断出故障动作和保护动作.通过对不同低压抗直流互感器类型完成测试,结果表明,与传统方法相比,设计方法在电压检测过程中与数字万用表测得值之间的误差更小,验证了设计方法在实际检测中的准确性.
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