华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (7): 48-54.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2017.07.007
牛海清1 许佳1 吴炬卓2 余佳1
NIU Hai-qing1 XU Jia1 WU Ju-zhuo2 YU Jia1
摘要: 为了研究大气条件参数对空气间隙放电电压的影响程度,使用放置在自然环境中的球 - 球电级全自动放电监测装置实时监测和记录的放电电压和大气条件参数数据,
建立灰色关联度的计算模型,并通过计算得到各大气条件参数对放电电压的灰色关联度,结果表明,大气条件参数按灰色关联度大小( 从大到小) 的排序依次为气压、温度、风速、相对湿度、照度。以大气条件参数为输入,使用 Chebyshev 神经网络对放电电压进行预测,取得比 BP 神经网络更好的预测结果. 根据大气条件参数的排序,分别取前两者( 气压、温度) 、前三者( 气压、温度、风速) 、前四者( 气压、温度、风速、相对湿度) 作为 Cheby-shev 神经网络的输入,对放电电压进行预测. 预测结果表明,随着输入个数的减少,预测的平均相对误差和最大相对误差变化很小.