基于思维进化和L-M法优化BP神经网络的SF<sub>6</sub>断路器触头电寿命评估

doi:10.13296/j.1001-1609.hva.2023.03.007

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基于思维进化和L-M法优化BP神经网络的SF₆断路器触头电寿命评估

更新时间：2025-04-26

- 基于思维进化和L-M法优化BP神经网络的SF₆断路器触头电寿命评估
- High VoltageApparatus Vol. 59, Issue 3, Pages: 44-52+60(2023)
- 作者机构：
  
  1. 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
  2. 国网宁夏电力有限公司检修公司
  3. 武汉大学电气与自动化学院
  4. 中国电力科学研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13296/j.1001-1609.hva.2023.03.007
  CLC： TP18;TM561.3
- Published：2023
- 稿件说明：
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[J]. High voltageapparatus, 2023, 59(3): 44-52+60.
DOI：

[J]. High voltageapparatus, 2023, 59(3): 44-52+60. DOI： 10.13296/j.1001-1609.hva.2023.03.007.

摘要

文中分析35 kV SF

断路器一相触头的动态电阻曲线的特点，提取出主触头接触行程、主触头电阻平均值、弧触头接触行程、弧触头电阻平均值和主触头分离时刻动态电阻极大值5个特征参数，分析得到随着烧蚀程度加深，主触头接触行程和弧触头接触行程减小，主触头电阻平均值、弧触头电阻平均值和主触头分离时刻动态电阻极大值增大。提出电寿命指示参数描述触头状态，采用数值表示法，1表示电寿命完好，0表示电寿命完结。以5个特征参数为输入，电寿命指示参数为输出，基于BP神经网络建立电寿命评估模型。使用思维进化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，使用L-M算法优化BP网络学习过程中的权值调整量，优化后测试集电寿命指示参数的预测误差为0.018 3，相比原始BP网络下降61.31%。最后基于电寿命指示参数提出了触头电寿命的评估分级方法，并给出了对应的检修策略。

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DOI：10.13296/j.1001-1609.hva.2023.03.007

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