基于BP人工神经网络的XLPE电力电缆局部放电的模式识别

杨孝华; 廖瑞金; 胡建林; 白仕雄

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基于BP人工神经网络的XLPE电力电缆局部放电的模式识别

更新时间：2025-04-26

- 基于BP人工神经网络的XLPE电力电缆局部放电的模式识别
- PARTIAL DISCHARGE PATTERN RECOGNITION FOR XLPE POWER CABLE BASED ON BACK-PROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
- 高压电器 2003年第4期页码：35-37
- 作者机构：
  
  1.   重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
  2.   四川省南充电业局重庆400044
  3.   四川南充637000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TM855;TP183
- 纸质出版日期：2003
- 稿件说明：
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[1]杨孝华,廖瑞金,胡建林,白仕雄.基于BP人工神经网络的XLPE电力电缆局部放电的模式识别[J].高压电器,2003(04):35-37.

YANG Xiao-hua 1, LIAO Rui-jin 1, HU Jian-lin 1, et al. PARTIAL DISCHARGE PATTERN RECOGNITION FOR XLPE POWER CABLE BASED ON BACK-PROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK[J]. High voltageapparatus, 2003, (4): 35-37.
[1]杨孝华,廖瑞金,胡建林,白仕雄.基于BP人工神经网络的XLPE电力电缆局部放电的模式识别[J].高压电器,2003(04):35-37. DOI：

YANG Xiao-hua 1, LIAO Rui-jin 1, HU Jian-lin 1, et al. PARTIAL DISCHARGE PATTERN RECOGNITION FOR XLPE POWER CABLE BASED ON BACK-PROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK[J]. High voltageapparatus, 2003, (4): 35-37. DOI：

摘要

根据电力电缆常见局部放电类型

提出了以局部放电信号三维谱图、放电次数及正负半波统计算子为特征量的XLPE电力电缆局部放电的BP人工神经网络模式识别方法

将该方法应用于模拟试验设计的5种典型局部放电模型

识别结果表明

该方法是可行的

识别效果较好

具有实际应用价值。

Abstract

According to the common types of partial discharge

a method on PD pattern recognition for XLPE power cable based on BPNN is introduced in this paper

which uses discharge times and statistics operators of3D chart of PD signal as inputs of BPNN.The method is applied to five typical XLPE PD patterns in the laboratory.The recognition result demonstrates that it is feasible and has considerable value for practical application.

关键词

Keywords

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