基于RBF神经网络的配电变压器不良数据辨识

摘要：

为解决配电变压器(简称配变)二次侧电气参数采集值中存在空数据和不良数据的问题,首先分析了配变数据的本质特征和内在规律;然后提出一种基于径向基函数神经网络(RBF NN)的配变数据预测模型;最后结合纵向对比法对不良数据进行准确定位.通过对BP网络、Elman网络和RBF网络3种不同预测模型的实验结果进行比较,证明了RBF网络预测结果的准确性.通过对配变不良数据的有效辨识,证明了该算法的有效性和推广价值.

关键词：配电变压器、RBF神经网络、纵向对比、不良数据辨识

所属期刊栏目：35

分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2018-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：41-46