Prediction method of leakage current of insulators on the transmission line based on BP neural network

机译：基于BP神经网络的传输线漏电流预测方法

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Pollution flashover is a serious threat to the safe and stable operation of power system, and the pollution flashover voltages of insulators on the transmission lines are related to the leakage currents. In this paper, a neural network model was proposed to predict the leakage currents on the insulators, which could provide references for preventing pollution flashover. By the analysis of a large number of leakage current data obtained by the monitoring device on the insulators of operating lines, the characteristics of the leakage current is extracted, and then combined with BP neural network, the prediction model of leakage current based on the actual operation data is established. By adjusting the parameters of the BP neural network, the prediction results can be accords with the actual operation situation. The reliability of the predicted results was verified by the leakage current on the insulator surface.

机译：污染闪络是对电力系统安全和稳定运行的严重威胁，并且传输线上的绝缘体的污染闪络电压与漏电流有关。在本文中，提出了一种神经网络模型来预测绝缘体上的泄漏电流，这可以提供用于防止污染闪络的引用。通过分析由监测装置获得的大量漏电流数据在操作线的绝缘体上，提取漏电流的特性，然后与BP神经网络组合，基于实际的漏电流预测模型建立操作数据。通过调整BP神经网络的参数，预测结果可以符合实际操作情况。通过绝缘体表面上的漏电流验证了预测结果的可靠性。

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来源
《IEEE International Electrical and Energy Conference》|2018年|1 v.|共4页
会议地点
作者
Song Gao; Yongyong Jia; Xiaotian Bi; Bin Cao; Xu Li; Daiming Yang; Liming Wang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类一般性问题;
关键词
Leakage currents; Neural networks; Predictive models; Insulators; Data models; Training; Neurons;

机译：泄漏电流;神经网络;预测模型;绝缘体;数据模型;训练;神经元;

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