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基于数字孪生及GA-BP神经网络的开关柜温升风险预测
1
作者
谢汶含
蒋永清
+2 位作者
孙大伟
王志伟
孙超
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第2期184-190,共7页
风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜...
风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜触头温升,通过GA-BP神经网络对温升数据进行训练学习,实现触头温升异常风险预测。研究结果表明:数字孪生体可再现物理开关柜运行的全部温度数据,通过GA-BP网络模型预测开关柜温升风险平均绝对百分比误差为0.03%,可实现温升风险准确预测,避免开关柜因温升过高而导致热故障发生。
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关键词
开关柜
温升
风险预测
数字孪生
GA-BP神经网络
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题名
基于数字孪生及GA-BP神经网络的开关柜温升风险预测
1
作者
谢汶含
蒋永清
孙大伟
王志伟
孙超
机构
哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
黑龙江省新产业投资集团有限公司
黑龙江
辰能清洁能源
有限公司
出处
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第2期184-190,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11704090)。
文摘
风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜触头温升,通过GA-BP神经网络对温升数据进行训练学习,实现触头温升异常风险预测。研究结果表明:数字孪生体可再现物理开关柜运行的全部温度数据,通过GA-BP网络模型预测开关柜温升风险平均绝对百分比误差为0.03%,可实现温升风险准确预测,避免开关柜因温升过高而导致热故障发生。
关键词
开关柜
温升
风险预测
数字孪生
GA-BP神经网络
Keywords
switchgear
temperature rise
risk prediction
digital twin
GA-BP neural network
分类号
X913 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数字孪生及GA-BP神经网络的开关柜温升风险预测
谢汶含
蒋永清
孙大伟
王志伟
孙超
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025
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