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摘要:针对高压隔离器污染旁路事故的频繁发生,给电气系统造成巨大损失,提出了一种基于BP神经网络的在线隔离器污染检测系统,通过表面漏电流采样,JHS数据处理和采样形成后的仿真结果表明,该神经网络系统可以满足在线检测绝缘污染的要求。
中国电力系统的污染旁路事故数量巨大,仅次于雷电事故,污染旁路事故造成的直接损失超过十倍。

于雷击[1]。绝对有必要开发一种有效的在线检查系统来检查绝缘污染。
用在线检测系统,可以精确地划分脏区并确定清洁周期[2]。

文开发了一种用于高压绝缘子污染在线检测的BP神经网络系统。JHS使用感应电流传感器对绝缘体的表面泄漏电流进行采样,防水然后在处理滤波器限制,谐波消除和远程参数调整等数据之后,使用该数据对BP神经网络样本进行了训练。一定的误差范围内,仿真效果与盐灰密度法的实验结果基本吻合,JHS证明了该神经网络系统可以满足绝缘污染物在线检测的要求。文中的表面泄漏电流采样系统如图1所示[3]。图1中,感应电流传感器安装在绝缘体的最后一块。始信号通过感应电流传感器输入到检测器,对程序控制的增益进行滤波和限制,防水然后建立谐波控制链接,然后将量输入到MCU,并结合环境温度,湿度等用于远程设置。对本文的初始泄漏电流进行滤波之后,通过多路复用器和可编程增益放大器限制并放大泄漏电流的峰值,平均峰值和脉冲数。于传感器处于高压和强磁场中,因此初始泄漏电流信号中存在谐波分量。

有消除谐波成分,我们才能获得合理的数据并提高系统的运行速度。文消除谐波的中心要素是用于消除谐波主要部分(即三次谐波和相应的间谐波)的积分滤波器。分滤波器产生K个采样值,电缆加法形成的积分间隔的长度是谐波的周期或整数倍,谐波积分的结果是被一半包围的区域负波可以消除它[4],从而消除谐波。对初始峰值泄漏电流值,峰值平均值和脉冲数数据进行限制和放大后,JHS将其打包并与温度和湿度等环境参数一起存储,然后由计算机进行详尽的分析以估计隔离器的污染状态,最后进入BP神经网络进行样品形成。图2所示,本文设计的BP神经网络具有3层:输入层,输出层和隐藏层。

本文设计的BP神经网络中,输入层传递函数使用S型对数函数,隐藏层传递函数使用S型切线函数,输出层具有神经元输出是绝缘污染水平和模拟盐灰密度值[5]。图2中,输入层的输入数据分为两类,防水一类是环境参数(温度,湿度和冰的厚度等),而盐的密度值为l (样品形成过程中的样品),根据当地环境,电缆某些参数可能会省略;另一个与泄漏电流参数有关,主要是泄漏电流的峰值,峰值的平均值,两者的标准偏差和脉冲数。公式(1),电缆(2)和(3)中,是泄漏电流的平均值,电缆Im是泄漏电流的峰值,JHS并且δ是标准偏差。本文中,为了比较模拟效果与盐灰分密度值法,将样品的环境参数和盐分灰分密度值归一化,并以BP神经网络作为参数训练样本。机给权重wij和阈值θ赋一个初始值,电缆定义误差e = 0.01,学习精度ε= 0.000291,电缆学习次数为3000,JHS并在每次显示结果25个步骤[7]。

准化环境参数和样品盐灰密度值,提供地层样品参数,电缆并将目标输出值设置为绝缘污染水平和模拟盐灰密度值。计算每层的权重之后,使用误差e和训练精度ε来确定是否满足要求。误差e≤0.01,学习精度ε≤0.000291时,满足要求,样品形成结束。请返回上一个继续样品的形成。文对运城市部分输电线的环境参数和漏电流参数进行了数据采样,并结合2013年这些输电线的盐分密度值,JHS形成了样本进行了数据模拟,并对BP神经网络数据进行了训练和模拟,并根据盐分浓度值的盐灰密度法对电气服务进行了误差分析。情如下。
1给出了运城市盐湖区部分输电线盐灰密度的试验数据,包括盐灰密度值和分类绝缘层的污染程度。表1中前五名交通城市盐湖地区部分输电线的试验盐灰密度数据为训练样本,表2为设计的BP神经网络的训练结果实例。本文中,包括了盐密度值和分隔绝缘层的污染程度。
表1最后5行中运城市部分电力线的对应极数为对象,收集泄漏电流数据和环境数据后,用BP神经网络对该数据进行仿真。文设计表3是本文的BP神经网络。络数据模拟的结果包括盐浓度值和分类绝缘体的污染程度。表2中的神经网络样本训练结果和表3中的神经网络数据仿真结果可以看出,本文设计的BP神经网络这是一个训练或数据模拟的例子,电缆效果非常接近运城市部分电力线路的实验盐灰密度数据,电缆最大误差仅为3.5%左右。真结果表明,本文设计的BP神经网络是可行的,JHS基本可以满足绝缘子污染程度监测的实际要求。对在线绝缘污染在线监测问题,开发了一套基于BP神经网络的在线绝缘污染在线监测系统。合运城市部分输电线的试验盐灰密度数据,在BP神经网络系统上进行了仿真实验。
过样本训练后,BP神经网络系统输出的仿真效果表明,本文的BP神经网络系统在一定误差范围内是可行的,基本可以满足要求。时监测绝缘污染。
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