基于SOM-BP组合神经网络的交联电缆局部放电模式识别

作     者：段玉兵 胡晓黎 张皓 杨波 孙晓斌 

作者机构：山东电力研究院 国网山东省电力公司 

出 版 物：《电气应用》 (Electrotechnical Application)

年 卷 期：2016年第35卷第23期

页      码：71-75页

摘      要：为同时避免SOM神经网络不能以向量形式表示模式识别结果,BP神经网络需要大量训练样本的不足,深入研究神经网络基本原理,设计了一种将SOM神经网络作为初级网络,BP神经网络作为次级网络,两者间串联连接的SOM-BP组合神经网络模型。在试验室开展交联电缆局部放电模拟试验,提取了超宽频带单次放电脉冲时域波形的3、4阶统计特征作为放电指纹。随后,分别将3种神经网络作为分类器完成了局部放电模式识别,并通过对比SOMBP神经网络与两种单一神经网络的识别效果验证了该模型的正确性。识别结果表明,以SOM-BP组合神经网络作为分类器时各模式识别率均大于90%,且无论是各类识别率还是整体识别率,该网络识别效果均为最佳,证明了组合模型的有效性及合理性。

主 题 词：局部放电 模式识别 组合神经网络 统计特征 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0808[工学-自动化类] 080803[080803] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203210405...