典型文献
基于神经网络和温度特性曲线的电缆故障率估计
文献摘要：
电流产生的热效应是影响电缆使用寿命和老化故障的主要原因,建立电缆温度特性模型极其重要.电力企业应能够正确估计配电网电缆的相关老化故障率,然而现有的电缆故障率估计是在额定温度下进行计算的,并没有考虑实际运行中温度变化的影响.采用一种基于人工神经网络的方法估计电缆最高温度,该温度变化满足一定的日负荷曲线.人工神经网络只需4个容易获取的输入变量,利用电缆绝缘组合电热寿命模型,对预测温度曲线各阶段的寿命损失进行估计.最后,利用该寿命模型和概率失效模型预测未来一段时间内电力电缆的故障率.结果表明,失效概率的估计与实际结果一致性高,说明所估算的电缆温度三级逐步变化曲线能够真实反映电缆瞬态温度变化.
文献关键词：
电力电缆;配电网;神经网络;温度特性;老化故障率
中图分类号：
作者姓名：
何宁辉;周秀;马波;沙伟燕;王玮;罗艳
作者机构：
国网宁夏电力有限公司电力科学研究院,宁夏 银川 750011
文献出处：
引用格式：
[1]何宁辉;周秀;马波;沙伟燕;王玮;罗艳-.基于神经网络和温度特性曲线的电缆故障率估计)[J].电力科学与技术学报,2022(04):169-174
A类：
老化故障率
B类：
温度特性,特性曲线,电缆故障,热效应,电缆温度,电力企业,配电网电缆,额定,定温,实际运行,人工神经网络,最高温度,日负荷曲线,电缆绝缘,电热,寿命模型,测温,温度曲线,寿命损失,失效模型,预测未来,电力电缆,失效概率,结果一致性,瞬态温度
AB值：
0.298095
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