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代双寅,李琼林,唐旭,刘开培.基于迭代加权改进BP神经网络的电容式电压互感器变比幅频特性拟合方法[J].电测与仪表,2022,59(11):42-47.
Dai Shuangyin,Li Qionglin,Tang Xu,Liu Kaipei.A fitting method of the magnitude-frequency characteristic of capacitance voltage transformer transformation ratio based on iterative weighted improved BP neural network[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2022,59(11):42-47.
基于迭代加权改进BP神经网络的电容式电压互感器变比幅频特性拟合方法
A fitting method of the magnitude-frequency characteristic of capacitance voltage transformer transformation ratio based on iterative weighted improved BP neural network
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2022.11.006
中文关键词:  电容式电压互感器  幅频特性  拟合  神经网络
英文关键词:Capacitive voltage transformer, magnitude-frequency responses characteristic, fitting, neural network
基金项目:国家电网公司科技资助项目(5200-201924064A)
           
作者中文名作者英文名单位
代双寅Dai Shuangyin国网河南省电力公司电力科学研究院
李琼林Li Qionglin国网河南省电力公司电力科学研究院
唐旭Tang Xu武汉大学 电气与自动化学院
刘开培Liu Kaipei武汉大学 电气与自动化学院
摘要点击次数: 1264
中文摘要:
      针对电容式电压互感器(CVT)的变比幅频特性曲线拟合误差较大的问题,文中以BP神经网络为基础,提出了迭代加权改进的BP神经网络方法,对CVT的变比幅频特性曲线进行拟合,该方法不仅可以保证拟合曲线的均方误差满足收敛条件,还可以有效降低拟合曲线的最大误差。实例计算表明,该方法使得CVT变比幅频特性拟合曲线的最大误差降低24.45%。
英文摘要:
      Aiming at the problem of large fitting error of the transformation ratio magnitude-frequency characteristic curve of capacitive voltage transformer (CVT), this paper proposes an iterative weighted improved BP neural network method based on BP neural network. When the characteristic curve is fitted, this method can not only ensure that the mean square error of the fitted curve meets the convergence condition, but also can effectively reduce the maximum error of the fitted curve. Example calculations show that this method reduces the maximum error of the CVT transformation ratio magnitude-frequency characteristic fitting curve by 24.45%.
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