基于改进ANFIS的电力电容器绝缘状态检测方法OA
针对现有电力电容器绝缘状态检测方法存在的检测精度差和效率低等问题,在对电力电容器在线监测系统进行分析的基础上,提出一种用于电力电容器绝缘状态检测的改进自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS),通过改进粒子群算法对自适应神经模糊推理系统参数进行寻优,提高了模型检测准确率和降低了模型训练时间。通过算例对所提方法性能进行分析,验证其有效性和优越性。结果表明,与常规检测方法相比,所提检测方法的检测结果基本与实际绝缘状态水平相同,能够准确地检测出绝缘状态,检测速度能够满足实时检测的需要,检测精度更高。
吴天博;刘磊;葛志杰;韩雪峰;张维宁;王健
国网新疆电力有限公司电力科学研究院,乌鲁木齐830011 新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室,乌鲁木齐830011国网新疆电力有限公司电力科学研究院,乌鲁木齐830011 新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室,乌鲁木齐830011国网新疆电力有限公司电力科学研究院,乌鲁木齐830011 新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室,乌鲁木齐830011国网新疆电力有限公司电力科学研究院,乌鲁木齐830011 新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室,乌鲁木齐830011国网新疆电力有限公司电力科学研究院,乌鲁木齐830011新疆信息产业有限责任公司,乌鲁木齐830000
信息技术与安全科学
电力电容器绝缘状态检测粒子群算法自适应神经模糊推理系统在线监测系统
《电测与仪表》 2026 (5)
P.193-200,8
国网新疆电力有限公司科技项目(5230DK22011T)。
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