基于神经网络的避雷器带电状态监测

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目前研究的避雷器带电状态监测方法监测过程中抗干扰能力较差,导致监测准确率难以得到保障。为了解决上述问题,利用神经网络研究了一种新的避雷器带电状态监测方法。该方法建立了神经元,将不同的神经元节点连接,利用神经元分析避雷器电流状态和电压状态,从输入层、输出层和隐藏层三个层次进行分析,选取共模电感、TVS管和共模电容,确定不同频率下的避雷器带电状态,并输出监测结果。实验结果表明,基于神经网络的避雷器带电状态监测具有很强的抗干扰能力,可以确保监测过程中监测的准确率,为避雷器维护人员的安全巡检提供了保障,具有一定可行性。
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