基于神经网络的自整定函数器

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提出了一种基于神经网络的自整定函数器.其利用种经网络的非线性映射和自学习能力,实现函数器的自动整定.这种方法可以提高函数器的逼近精度,缩短现场调整时间. A self-tuning function based on neural network is proposed.It makes use of the nonlinear mapping and self-learning capability of the neural network to realize the automatic tuning of the function.This method can improve the approximation accuracy of the function and shorten the time of field adjustment.
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摘 要:近年来,雷击一直是输电线路发生跳闸故障的首要原因之一,然而,由于雷电活动规律及线路防雷问题的复杂性,线路防雷工作仍然十分艰巨,而绕击雷是220kV以上输电线路雷击跳闸的主要原因。在分析直击雷过电压和绕击雷过电压的基础上,以电气几何模型法对超高压输电线路绕击雷进行分析,并对山区杆塔绕击多和中相导线绕击等问题进行探讨。对于超高压输电线路的防雷具有基础指导作用,有利于超高压输电线路的可靠运行。 
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