【摘 要】
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配电变站处在高压的运行环境下,保障环境中的气体质量非常重要。于是先构建阵列式传感器监测系统对配电变站气体进行监测,然后提出相空间重构的混沌RBF神经网络对其建立预测
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,中国科学院上海高等研究院,国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
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配电变站处在高压的运行环境下,保障环境中的气体质量非常重要。于是先构建阵列式传感器监测系统对配电变站气体进行监测,然后提出相空间重构的混沌RBF神经网络对其建立预测模型,提前做好安全监管措施。对传感器采集的的气体先用C-C法优化得到延迟时间τ和嵌入维数m,进而优化重构的相空间,然后再采用Lyapunov指数判断气体具有相空间混沌特性,对相空间重构进行混沌分析,有效地展示混沌吸引子动力学特性,通过吸引子相图反映出其混沌特性。通过重构后的吸引子训练径向基RBF神经网络进行训练和预测。通过对比RBF神经网路,发
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