基于改进型BP神经网络的智能电能表应力误差分析方法

成达; 李宁; 熊素琴; 李求洋; 张伟

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基于改进型BP神经网络的智能电能表应力误差分析方法

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在实际情况中,不少智能电能表工作在极度严寒、空气稀薄、炎热潮湿、盐雾弥漫、温差巨大等环境中,其工作环境的复杂性往往导致电能表计量误差情况与理想条件下存在差异。对BP神经网络加以改进,使之适用于对智能电能表的应力误差分析。该方法通过对大量实验数据进行识别、处理、分析整合,建立了智能电能表的误差模型,并从数据的层面上揭示了多种应力因素与电能表误差的内在联系。该方法可较为精准地预测电能表在一定条件下的误差,并为之后智能电能表的误差校正工作打下基础。通过仿真实验,简述了该方法的实现流程,验证了该方法的可行性、合理性与可靠性。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第7期|308-312|共5页
作者
成达; 李宁; 熊素琴; 李求洋; 张伟;
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作者单位

中国电力科学研究院有限公司;

北京100192;

国网新疆电力有限公司营销服务中心;

乌鲁木齐830000;

湖南大学;

长沙410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电数量的测量及仪表;
关键词
智能电能表; 应力条件; 误差; BP神经网络;

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