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基于多层全连接神经网络的漏电流容性分量补偿方法研究
1
作者
周星雨
吴桂初
+1 位作者
吴自然
李泉坊
《电器与能效管理技术》
2023年第3期54-61,共8页
漏电流容性分量普遍存在于配电系统中,对漏电监控产生显著干扰,从而影响了电气火灾监控报警的准确性。搭建漏电流试验平台,模拟实际线路情况,设计数据采集系统实时显示,采集4种电压模式、4种负载模式在阻性漏电和容性漏电情况下的数据...
漏电流容性分量普遍存在于配电系统中,对漏电监控产生显著干扰,从而影响了电气火灾监控报警的准确性。搭建漏电流试验平台,模拟实际线路情况,设计数据采集系统实时显示,采集4种电压模式、4种负载模式在阻性漏电和容性漏电情况下的数据。提出利用多层全连接BP神经网络对漏电流阻性分量进行预测,消除漏电流容性分量。经测试,所提模型对漏电流阻性分量预测误差仅1.08%,能有效识别漏电流阻性分量,提高电气火灾预警的准确性。
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关键词
漏电流容性分量
电气火灾监控
多层全连接神经网络
漏电流容性分量补偿
下载PDF
职称材料
题名
基于多层全连接神经网络的漏电流容性分量补偿方法研究
1
作者
周星雨
吴桂初
吴自然
李泉坊
机构
温州大学电气与电子工程学院
温州大学乐清工业研究院
浙江聚创智能科技有限公司
出处
《电器与能效管理技术》
2023年第3期54-61,共8页
基金
温州市重大科技项目(ZG2020049)
温州市瓯海区会领军人才专项《低压电器智能制造车间的研发与产业化》。
文摘
漏电流容性分量普遍存在于配电系统中,对漏电监控产生显著干扰,从而影响了电气火灾监控报警的准确性。搭建漏电流试验平台,模拟实际线路情况,设计数据采集系统实时显示,采集4种电压模式、4种负载模式在阻性漏电和容性漏电情况下的数据。提出利用多层全连接BP神经网络对漏电流阻性分量进行预测,消除漏电流容性分量。经测试,所提模型对漏电流阻性分量预测误差仅1.08%,能有效识别漏电流阻性分量,提高电气火灾预警的准确性。
关键词
漏电流容性分量
电气火灾监控
多层全连接神经网络
漏电流容性分量补偿
Keywords
capacitive component leakage current(CCLC)
electrical fire monitoring
multilayer fully connected neural network
capacitive component leakage current compensation
分类号
TM714.3 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多层全连接神经网络的漏电流容性分量补偿方法研究
周星雨
吴桂初
吴自然
李泉坊
《电器与能效管理技术》
2023
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