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基于神经网络的电力系统二次设备监测方法研究
文献摘要：
随着社会经济与工农业生产的飞速发展,国家正在大力推进智能电力系统建设,电力系统的智能化水平逐步提高,随之而来的是电力系统中的电压表、电流表等二次设备数量的增多,同时智能电力系统需要处理的数据量也大幅度增加,也对智能电力系统的运行稳定性造成一定程度的影响,因此必须对二次设备的运行进行优化.本文基于神经网络技术提出一种处理方法,通过设置阈值的方法对二次设备的数据量进行有效的控制,提出不必要的冗余数据,以提高二次设备对智能电力系统的监测效率,提高整个智能电力系统的运行稳定性.经过试验验证,其结果表明神经网络技术能够实现对二次设备监测的优化,实现监测准确度的大幅度提升.
文献关键词：
神经网络;电力系统;二次设备
中图分类号：
作者姓名：
史新新
作者机构：
国电南瑞科技股份有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]史新新-.基于神经网络的电力系统二次设备监测方法研究)[J].电器工业,2022(10):20-23
A类：
B类：
二次设备,设备监测,监测方法,工农业,智能电力系统,智能化水平,逐步提高,随之而来,电压表,电流表,数据量,运行稳定性,神经网络技术,设置阈值,不必要,冗余数据
AB值：
0.205343
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