目前针对环网柜故障预测与健康管理技术(Prognosties and Health Management,PHM)在电网领域得到飞速发展,环网柜的电缆接头温度是重要参数。该文提出一种基于改进BP神经网络模型,多变量大数据训练权重系数,输出正常线缆接头温度值,通过对比真实温度值,实现环网柜的电缆接头温度预警。经过对实际环网柜的电缆接头温度预警验证了该文所提出方法的有效性,对防止火灾发生和环网柜故障预测起到一定参考作用。
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