【摘 要】
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针对电力电容器介质损耗的计算方法稳定性较差,频率波动对介损角的辨识有较大影响的问题,提出了BP神经网络和支持向量机(support vector machine, SVM)相结合(BP-SVM)的辨识
【基金项目】
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中央高校基本科研业务专项资金项目(2014MS131)
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针对电力电容器介质损耗的计算方法稳定性较差,频率波动对介损角的辨识有较大影响的问题,提出了BP神经网络和支持向量机(support vector machine, SVM)相结合(BP-SVM)的辨识方法,并且首次应用于电容器介损角的辨识。在辨识过程中,首先,对电容器工作一段时间的信号进行采样和预处理,预处理后的信号作为训练集训练BP-SVM模型;然后,使用训练好的BP-SVM模型对预处理后新的采样信号进行辨识,判断介损角的变化量。此外,给出了基于BP-SVM模型的介损角表示信号Dδ(t)的计算过程,同时
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