【摘 要】
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光纤电流互感器在实际运行中易受外界温度影响,其输出精度会出现漂移偏差。为提高光纤电流互感器测量比值误差的温度稳定性,提出了基于RBF神经网络的光纤电流互感器温度补偿
【机 构】
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国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,全球能源互联网集团有限公司,北京航天时代光电科技有限公司
【基金项目】
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吉林省电力科学研究院有限公司项目(522342150004)
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光纤电流互感器在实际运行中易受外界温度影响,其输出精度会出现漂移偏差。为提高光纤电流互感器测量比值误差的温度稳定性,提出了基于RBF神经网络的光纤电流互感器温度补偿方法。将温度和温变率作为神经网络输入、光纤电流互感器的比值误差作为输出,建立了RBF神经网络温度补偿模型。相比BP神经网络,仿真结果显示,基于RBF神经网络的温度补偿模型准确度较高,预测结果误差低于3%。同时,经过RBF神经网络温度补偿,实验结果表明,光纤电流互感器在输出比差小于±0.1%,满足GBT20840.8标准规定的0.2S级
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