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基于IBAS-BP算法的SF6断路器监测系统优化
被引量：
8
1
作者
刘政光
谭亲跃
+2 位作者
周宇博
丁月明
王悦旸
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期94-100,共7页
针对目前SF6断路器监测耗时长,对SF6断路器是否发生操作机构故障无法精准判断,影响电网安全稳定运行的问题,首次提出,将天牛须搜索(BAS-beetle antennae search)算法结合BP神经网络用于断路器监测系统,并将BAS算法迭代过程中的一只天牛...
针对目前SF6断路器监测耗时长,对SF6断路器是否发生操作机构故障无法精准判断,影响电网安全稳定运行的问题,首次提出,将天牛须搜索(BAS-beetle antennae search)算法结合BP神经网络用于断路器监测系统,并将BAS算法迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群,建立了改进天牛须搜索算法的BP神经网络(IBAS-BP)诊断算法,并利用实测分(合)闸时电磁铁线圈的电流数据,进行验证。结果表明,与PSO-BP预测模型,GA-BP预测模型以及原始的BAS-BP模型相比,IBAS-BP模型不仅有效避免了BP网络陷入局部极小值的可能,且具有较高的预测精度和更好的鲁棒性,迭代次数仅38次,平均误差仅为0.1%。据此,可对SF6断路器的铁心卡涩,操作电压过低,辅助开关动作接触不良,操作机构卡涩,SF6气压表故障等6种故障状态做出实时精确诊断,可有效优化现行检测系统,为实现电网开关状态在线诊断智能化提供借鉴。
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关键词
智能电网
电力系统自动化
SF6断路器监测
ibas-bp算法
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职称材料
基于IBAS-BP算法的钢筋混凝土中钢筋腐蚀程度预测模型
被引量：
2
2
作者
黄雷
俞阿龙
《腐蚀与防护》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期111-117,共7页
针对钢筋混凝土内部环境复杂,影响钢筋腐蚀程度的因素较多,而导致钢筋腐蚀程度测量精度不高的问题,利用改进天牛须算法(BAS)收敛特性快和全局搜索能力强的优势来初始BP神经网络的权值和阈值。从钢筋腐蚀机理出发,选取混凝土内部温度、...
针对钢筋混凝土内部环境复杂,影响钢筋腐蚀程度的因素较多,而导致钢筋腐蚀程度测量精度不高的问题,利用改进天牛须算法(BAS)收敛特性快和全局搜索能力强的优势来初始BP神经网络的权值和阈值。从钢筋腐蚀机理出发,选取混凝土内部温度、湿度、CO_(2)含量、pH、氯离子含量和腐蚀电位6个影响因素作为输入变量,钢筋腐蚀程度作为输出变量,建立了IBAS-BP预测模型,并利用实测输入数据进行仿真验证。结果表明:相较于BAS-BP、PSO-BP和GA-BP模型,IBAS-BP预测模型的收敛速率快,测试集的最大相对误差为0.025,决定系数为0.9433;IBAS-BP预测模型能更精确地预测钢筋混凝土中钢筋的腐蚀程度。
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关键词
钢筋腐蚀程度
ibas-bp算法
预测精度
预测模型
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职称材料
题名
基于IBAS-BP算法的SF6断路器监测系统优化
被引量：
8
1
作者
刘政光
谭亲跃
周宇博
丁月明
王悦旸
机构
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
国网山东省电力公司日照供电公司
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期94-100,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51577157)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JM-357)。
文摘
针对目前SF6断路器监测耗时长,对SF6断路器是否发生操作机构故障无法精准判断,影响电网安全稳定运行的问题,首次提出,将天牛须搜索(BAS-beetle antennae search)算法结合BP神经网络用于断路器监测系统,并将BAS算法迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群,建立了改进天牛须搜索算法的BP神经网络(IBAS-BP)诊断算法,并利用实测分(合)闸时电磁铁线圈的电流数据,进行验证。结果表明,与PSO-BP预测模型,GA-BP预测模型以及原始的BAS-BP模型相比,IBAS-BP模型不仅有效避免了BP网络陷入局部极小值的可能,且具有较高的预测精度和更好的鲁棒性,迭代次数仅38次,平均误差仅为0.1%。据此,可对SF6断路器的铁心卡涩,操作电压过低,辅助开关动作接触不良,操作机构卡涩,SF6气压表故障等6种故障状态做出实时精确诊断,可有效优化现行检测系统,为实现电网开关状态在线诊断智能化提供借鉴。
关键词
智能电网
电力系统自动化
SF6断路器监测
ibas-bp算法
Keywords
smart grid
power system automation
SF6 circuit breaker monitoring
ibas-bp
algorithm
分类号
TM561 [电气工程—电器]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于IBAS-BP算法的钢筋混凝土中钢筋腐蚀程度预测模型
被引量：
2
2
作者
黄雷
俞阿龙
机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
淮阴师范学院物理与电子电气工程学院
出处
《腐蚀与防护》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期111-117,共7页
文摘
针对钢筋混凝土内部环境复杂,影响钢筋腐蚀程度的因素较多,而导致钢筋腐蚀程度测量精度不高的问题,利用改进天牛须算法(BAS)收敛特性快和全局搜索能力强的优势来初始BP神经网络的权值和阈值。从钢筋腐蚀机理出发,选取混凝土内部温度、湿度、CO_(2)含量、pH、氯离子含量和腐蚀电位6个影响因素作为输入变量,钢筋腐蚀程度作为输出变量,建立了IBAS-BP预测模型,并利用实测输入数据进行仿真验证。结果表明:相较于BAS-BP、PSO-BP和GA-BP模型,IBAS-BP预测模型的收敛速率快,测试集的最大相对误差为0.025,决定系数为0.9433;IBAS-BP预测模型能更精确地预测钢筋混凝土中钢筋的腐蚀程度。
关键词
钢筋腐蚀程度
ibas-bp算法
预测精度
预测模型
Keywords
steel bar corrosion degree
ibas-bp
algorithm
prediction accuracy
prediction model
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IBAS-BP算法的SF6断路器监测系统优化
刘政光
谭亲跃
周宇博
丁月明
王悦旸
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
在线阅读
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职称材料
2
基于IBAS-BP算法的钢筋混凝土中钢筋腐蚀程度预测模型
黄雷
俞阿龙
《腐蚀与防护》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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