本文作者：罗新；牛海清；来立永；沈杨杨；吴倩；成功正常投稿发表论文到《电工技术学报》2014年10期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：XLPE中压电缆局部放电(PD)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号的来源进行识别。本文提出一种基于自适应小波神经网络的XLPE电缆PD识别方法,构建了一个4层自适应小波神经网络模型,对实验室获得的PD波形进行识别;提出使用粒子群算法先进行一次优化,后使用BP算法进行二次优化的训练方法;讨论了不同网络结构及小波函数对网络性能的影响。研究结果表明PSO-BP组合优化的自适应小波神经网络的训练效果明显优于单独使用BP算法,能够准确、可靠的对PD信号进行识别。
【论文正文预览】：1引言局部放电(PartialDischarge,PD)在线检测中,各高压设备均处于带电运行状态,对电缆PD信号的检测造成很大干扰,检测到的放电脉冲可能来自电缆本体、电缆终端头,也可能来自与其连接的其他设备(如开关柜等)。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,所
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：局部放电带电检测自适应小波神经网络模式识别粒子群算法
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【稿件标题】：[带电粒子以速度v沿cb论文]粒子群优化自适应小波神经网络在带电局放信号识别中的应用
【作者单位】：华南理工大学电力学院;南方电网超高压输电公司;广州供电局有限公司;
【发表期刊期数】：《
电工技术学报》2014年10期
【期刊简介】：《电工技术学报》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，电工技术学报杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN11-2188/TM，国际刊号：ISSN1000-6753。电工技术学报杂志社由中国科学技术协会主管、中国电工技术学会主办，本刊......更多
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