用RBFNN评估发电机主绝缘剩余击穿电压

作者：赵磊; 成永红; 陈小林; 郭亮

来源：高电压技术, 2007, (08): 151-154.

DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.2007.08.032

• 定子绝缘
• 状态诊断
• 加速老化
• 剩余击穿电压
• 径向基函数
• 人工神经网络 stator insulation
• insulation condition diagnosis
• life assessment
• residual breakdown voltage
• radial basis function
• artificial neural network

为了有效地评估绝缘的寿命,研究了采用径向基神经网络评估发电机主绝缘剩余击穿电压的方法。通过研究剩余击穿电压与主绝缘非坏性参量的相关性,得到用于评估击穿电压的神经网络的输入参数,即Δtanδ、ΔC、Sk+和Sk-;利用多因子老化平台对真机线棒进行加速老化,并进行相关测量,从中选择24组数据作为对神经网络训练、检测,及击穿电压预测的样本。结果表明该预测模型在测试样本数量为训练样本数量25%的情况下,剩余击穿电压预测值与实际测量值的最大相对误差<6%,平均相对误差<3%。评估结果对于在样本数量较少的情况下准确预测发电机定子绝缘剩余寿命具有一定的参考价值。

• 单位
  西安交通大学; 电力设备电气绝缘国家重点实验室