[发明专利]基于传递熵和小波神经网络的电压互感器误差预测方法有效
| 申请号： | 202010561604.9 | 申请日： | 2020-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN111814390B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 李振华;郑严钢;黄悦华;李振兴;邾玢鑫;徐艳春;杨楠;张磊;刘颂凯;蒋伟辉 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G01R35/02 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 吴思高 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 基于传递熵和小波神经网络的电压互感器误差预测方法，采集电子式电压互感器运行的环境参量、电气参数、误差数据；通过传递熵理论，计算环境参量和电气参数对误差数据的传递熵值，以熵值大小及正负选取主要影响量，分别计算环境参量和电气参数中的共5个影响因素对比差、角差的传递熵值，并筛选具有强相关性的影响因素。对筛选所得的影响因素进行归一化处理，使数据处于一个数量级，将处理后的数据作为输入量，通过小波神经网络分别建立比差预测模型和角差预测模型。计算预测曲线与期望曲线的误差，以平均绝对误差来表征误差预测方法的精度。本发明针对不同电压等级下的电子式电压互感器误差都可以做到预测，具有良好的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 传递 神经网络 电压互感器 误差 预测 方法 | ||
【主权项】：
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