基于LSTM⁃MIV神经网络的SF_(6)断路器触头电寿命预测OA北大核心CSTPCD
文中基于LW30⁃40.5型SF_(6)断路器全寿命烧蚀试验数据,采用归一化异常指数F反映断路器触头剩余电寿命,0表示电寿命完备,1表示电寿命耗尽。根据断路器分闸动态电阻—行程曲线,提出了将动态电阻—行程曲线上行程大于8 mm且电阻值大于500μΩ的第一个峰值点作为断路器主触头接触阶段与弧触头接触阶段分界点。据此得到反映断路器触头异常指数F的5个特征参数,采用皮尔逊相关系数法对特征参数进行独立性分析。通过LSTM神经网络建立了基于特征参数与异常指数F之间的回归预测模型,F回归预测均方差和绝对平均误差分别为0.014921和0.013053,采用MIV方法确定了各特征参数对异常指数F影响权重。
马飞越;李澳;吴诚威;于家英;陈磊;倪辉;
国网宁夏电力有限公司电力科学研究院,银川750001西安交通大学电气工程学院,西安710049
动力与电气工程
SF_(6)断路器电寿命动态电阻LSTM⁃MIV神经网络回归预测
《高压电器》 2024 (002)
P.69-77 / 9
国网宁夏电力有限公司科技项目资助(5229DK20055)。
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