【摘 要】
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油浸设备采用高效正确的故障监测及预报方法,对电网的安全稳定运行有重要影响。为了能更好地对油浸设备故障进行监测预报,提出了一种Verhulst-双重BP神经网络模型。实践证明,
【机 构】
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国网福建省电力有限公司南平供电公司,
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油浸设备采用高效正确的故障监测及预报方法,对电网的安全稳定运行有重要影响。为了能更好地对油浸设备故障进行监测预报,提出了一种Verhulst-双重BP神经网络模型。实践证明,采用这种方法能有效提高数量众多、电压等级各异且运行环境各异的油浸设备故障的故障诊断率。
Oil immersion equipment using efficient and correct fault monitoring and forecasting methods, the safety and stability of the power grid have a significant impact. In order to better monitor and predict oil-immersed equipment faults, a Verhulst-BP neural network model is proposed. Practice has proved that using this method can effectively improve the fault diagnosis rate of oil immersed equipment with a large number of different voltage levels and operating environments.
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