【摘 要】
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由于传统方法忽略了对高压电能计量装置比例系数、积分系数及微分系数关系的调整,导致误差校正耗时长、校正效果差,为解决该问题,提出了基于BP神经网络的高压电能计量装置误
【机 构】
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国网山东省电力公司电力科学研究院计量中心
【基金项目】
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国网山东省电力公司科技项目(520626130021)
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由于传统方法忽略了对高压电能计量装置比例系数、积分系数及微分系数关系的调整,导致误差校正耗时长、校正效果差,为解决该问题,提出了基于BP神经网络的高压电能计量装置误差校正方法。采集高压电能计量装置运行数据,根据采集数据对高压电能计量装置比例系数、积分系数及微分系数进行调整,使三者可以相互匹配且能相互约束,在相互约束条件下,从非线性组合中寻找高压电能计量装置误差校正的最佳权值。采用递阶遗传优化方式进行BP神经网络结构优化,设计权值学习过程,利用优化后的BP神经网络对权值不断调整,实现高压电能计量装置误差校正
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