【摘 要】
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人工和无人机航拍读取避雷器动作次数不仅费时费力,且实施难度大,为了经济、快速高效的实现带间隙避雷器动作次数的在线计算。文中提出一种根据雷电定位系统、输电线路数据、防雷机理与GA-BP神经网络技术相结合的带间隙避雷器动作次数计算方法。首先,计算线路引雷区与落在引雷区内的最大雷电流;然后,确定GA-BP神经网络结构,利用训练好的网络判断雷击后避雷器是否动作。实例表明,该方法对反击雷致避雷器动作识别的准确率达到90%,对雷击后避雷器不动作样本判断的准确率为86.25%,对绕击雷致避雷器动作的准确率总体为80%,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51777079)。
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人工和无人机航拍读取避雷器动作次数不仅费时费力,且实施难度大,为了经济、快速高效的实现带间隙避雷器动作次数的在线计算。文中提出一种根据雷电定位系统、输电线路数据、防雷机理与GA-BP神经网络技术相结合的带间隙避雷器动作次数计算方法。首先,计算线路引雷区与落在引雷区内的最大雷电流;然后,确定GA-BP神经网络结构,利用训练好的网络判断雷击后避雷器是否动作。实例表明,该方法对反击雷致避雷器动作识别的准确率达到90%,对雷击后避雷器不动作样本判断的准确率为86.25%,对绕击雷致避雷器动作的准确率总体为80%,
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