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吴天博,刘磊,葛志杰,韩雪峰,张维宁,王健.基于改进ANFIS的电力电容器绝缘状态检测方法[J].电测与仪表,2026,63(5):193-200.
WU Tianbo,LIU Lei,GE Zhijie,HAN Xuefeng,ZHANG Weining,WANG Jian.A method for detecting the insulation status of power capacitors based on improved ANFIS[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2026,63(5):193-200.
基于改进ANFIS的电力电容器绝缘状态检测方法
A method for detecting the insulation status of power capacitors based on improved ANFIS
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2026.05.020
中文关键词:  电力电容器  绝缘状态检测  粒子群算法  自适应神经模糊推理系统  在线监测系统
英文关键词:Power capacitor  Insulation status detection  Particle swarm optimization algorithm  Adaptive Network-based Fuzzy Inference System  Online monitoring system
基金项目:国网新疆电力有限公司科技项目(5230DK22011T)
                 
作者中文名作者英文名单位
吴天博WU Tianbo国网新疆电力有限公司电力科学研究院;新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室
刘磊LIU Lei国网新疆电力有限公司电力科学研究院;新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室
葛志杰GE Zhijie国网新疆电力有限公司电力科学研究院;新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室
韩雪峰HAN Xuefeng国网新疆电力有限公司电力科学研究院;新疆输变电设备极端环境运行与检测技术重点实验室
张维宁ZHANG Weining国网新疆电力有限公司电力科学研究院
王健WANG Jian新疆信息产业有限责任公司
摘要点击次数: 579
中文摘要:
      针对现有电力电容器绝缘状态检测方法存在的检测精度差和效率低等问题,在对电力电容器在线监测系统进行分析的基础上,提出一种用于电力电容器绝缘状态检测的改进自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS),通过改进粒子群算法对自适应神经模糊推理系统参数进行寻优,提高了模型检测准确率和降低了模型训练时间。通过算例对所提方法性能进行分析,验证其有效性和优越性。结果表明,与常规检测方法相比,所提检测方法的检测结果基本与实际绝缘状态水平相同,能够准确地检测出绝缘状态,检测速度能够满足实时检测的需要,检测精度更高。
英文摘要:
      In response to the problems of poor detection accuracy and low efficiency in existing insulation state detection methods for power capacitors, based on the analysis of the online monitoring system for power capacitors, this paper proposes an improved adaptive neural fuzzy inference system for detecting the insulation status of power capacitors. The parameters of the adaptive network-based fuzzy inference system are optimized through the improved particle swarm optimization algorithm, improving model detection accuracy and reducing model training time. The performance of the proposed method is analyzed through numerical examples, verifying its effectiveness and superiority. The results indicate that, compared with conventional detection methods, the detection results of the proposed detection method are basically the same as the actual insulation state level, and can accurately detect the insulation state, the detection speed can meet the needs of real-time detection, and the detection accuracy is higher.
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