电力科学与工程
電力科學與工程
전력과학여공정
INFORMATION ON ELECTRIC POWER
2015年
1期
44-48
,共5页
变压器损耗%谐波%三相不平衡%神经网络
變壓器損耗%諧波%三相不平衡%神經網絡
변압기손모%해파%삼상불평형%신경망락
常规的变压器损耗计算只考虑了负载率的影响,却忽略了谐波以及三相不平衡带来的附加损耗,因此需要一种新的方法建立变压器损耗和其影响因素之间的映射关系.人工神经网络能够通过不断的学习来拟合负载率、谐波畸变率、三相不平衡度等特征参数和变压器损耗之间复杂的非线性映射,通过仿真,训练过的神经网络输出结果误差小、响应速度快,只需提供特征参数就能得出变压器损耗数据,与传统方法相比,该方法不仅考虑的因素更为全面,还减少了运算过程,在变压器损耗预测中也能起到积极的作用.
常規的變壓器損耗計算隻攷慮瞭負載率的影響,卻忽略瞭諧波以及三相不平衡帶來的附加損耗,因此需要一種新的方法建立變壓器損耗和其影響因素之間的映射關繫.人工神經網絡能夠通過不斷的學習來擬閤負載率、諧波畸變率、三相不平衡度等特徵參數和變壓器損耗之間複雜的非線性映射,通過倣真,訓練過的神經網絡輸齣結果誤差小、響應速度快,隻需提供特徵參數就能得齣變壓器損耗數據,與傳統方法相比,該方法不僅攷慮的因素更為全麵,還減少瞭運算過程,在變壓器損耗預測中也能起到積極的作用.
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