文献类型：期刊文章

作　　者：陈敬德[1] 高兆丽[2] 罗林根[1] 孙英涛[2] 盛戈皞[1] 江秀臣[1]

CHEN Jingde;GAO Zhaoli;LUO Lingen;SUN Yingtao;SHENG Gehao;JIANG Xiuchen(National Energy Smart Grid Research and Development Center, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China;Ji＇nan Power Supply Company, State Grid Shandong Electric Power Company, Ji＇nan 250012, China)

机构地区：[1]上海交通大学国家能源智能电网研发中心,上海200240 [2]国网山东省电力公司济南供电公司,济南250012

出　　处：《高电压技术》

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA050204)~~

年　　份：2018

卷　　号：44

期　　号：6

起止页码：2040-2047

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高UHF法变电站站域局放定位的精度,提出了一种基于BP神经网络的定位误差校正方法,采用K-Means机器学习算法对测量值进行去抖动,通过对有限个标定点（径向距离r,方位角θ）误差值的训练,构造了040 m范围时,径向距离测量误差呈递增趋势,方向角测量误差分布具有相似的规律,经过误差补偿后,误差分布趋于平稳且误差值大大减小,证明了该方法的可行性与有效性。

关 键 词：UHF 局放定位  K-MEANS BP神经网络 样条插值 误差补偿  

分 类 号：TM855]