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基于电流积分电荷技术的神经网络-模糊聚类电缆绝缘热老化状态评估模型
文献摘要：
为了实现复杂因素下考虑多参量数据特性的全尺寸电缆绝缘状态评估,给电缆绝缘诊断和评估应用提供依据,文中提出了一种新的基于电流积分电荷技术(DCIC-q(t))的神经网络-模糊聚类电缆绝缘热老化状态评估模型.首先,根据DCIC-q(t)测试系统,研究施加电压、时间和温度对电缆绝缘电荷变化率、介电常数、电导率等参数的影响规律.通过参数相关性分析,发现电荷变化率、介电常数、电导率与温度和电压的相关性较强.然后,通过多层参数学习和自适应的BP神经网络模型,实现基于DCIC-q(t)的多参量数据输入与电缆绝缘热老化时间的映射关系.最后,采用模糊C均值聚类(FCM)对神经网络模型中电缆老化样本进行隶属度和状态组分类,建立5层BP神经网络-FCM电缆绝缘热老化评估模型.通过优化学习率提高BP神经网络的收敛速度和精度.根据模型评估结果可知,电缆热老化状态可分为良好、轻度、中度和严重4类,评估结果的精确度为92.3％.电荷量变化率和电导参数与电缆绝缘热老化程度存在较强相关性.
文献关键词：
电流积分电荷;电缆绝缘;老化状态;BP神经网络;模糊C均值聚类
中图分类号：
作者姓名：
聂永杰;王威望;李欣原;李盛涛;赵现平;赵腾飞
作者机构：
云南电网有限责任公司电力科学研究院,昆明650217;西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安710049
文献出处：
引用格式：
[1]聂永杰;王威望;李欣原;李盛涛;赵现平;赵腾飞-.基于电流积分电荷技术的神经网络-模糊聚类电缆绝缘热老化状态评估模型)[J].高电压技术,2022(12):4760-4769
A类：
电流积分电荷,DCIC
B类：
模糊聚类,电缆绝缘,老化状态评估,状态评估模型,多参量,参量数据,全尺寸,绝缘状态评估,绝缘诊断,评估应用,测试系统,加电压,介电常数,电导率,参数相关性,参数学习,热老化时间,映射关系,均值聚类,FCM,隶属度,老化评估,优化学习,学习率,收敛速度,模型评估,电荷量,老化程度,强相关性
AB值：
0.230457
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