【摘 要】
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针对MOA(氧化锌避雷器)绝缘状态评估准确性较差及评估不稳定等问题。本文提出一种基于神经网络的MOA绝缘状态评估算法。本文在传统在线监测技术的基础上,通过引入BP神经网络
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针对MOA(氧化锌避雷器)绝缘状态评估准确性较差及评估不稳定等问题。本文提出一种基于神经网络的MOA绝缘状态评估算法。本文在传统在线监测技术的基础上,通过引入BP神经网络算法,对待测MOA的全电流和阻性电流进行提取,综合分析环境因素对全电流和阻性电流的影响,进一步提高MOA绝缘状态评估的精确性。仿真结果表明,本文所提评估算法能够较高精度的评估运行MOA状态,有助于提高电力系统的稳定运行。
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