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SOM神经网络在金属氧化物避雷器老化在线诊断中的应用

作者:袁忠华; 袁衢龙金属氧化物避雷器诊断老化自组织映射神经网络电力系统

摘要:针对金属氧化物避雷器(MOA)老化在线诊断难的问题,提出一种基于SOM神经网络的MOA老化在线诊断方法。首先利用热成像仪获取已知老化情况的MOA温度分布数据,然后将其代入SOM神经网络进行训练。当SOM网络达到训练精度后,再利用网络对未知老化情况的MOA进行诊断,从而实现MOA老化在线诊断。验证表明:利用50只MOA温度分布数据对SOM网络训练500步后,其诊断正确率达到98%。使用10只MOA温度分布数据对SOM网络进行可靠性验证,诊断正确率100%。表明该方法具有较高可靠性。

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