向穎黎 朱翔

摘 要：金屬氧化物避雷器在實際運行的過程中，可以通過電壓下實際電流的大小來反映出其自身的絕緣性能，而且也可以通過此方式去檢驗電阻片的非線性性能的優(yōu)劣。但是，由于當(dāng)前周期性的實驗無法實現(xiàn)對金屬氧化物避雷器實際的優(yōu)良性能以及運轉(zhuǎn)壽命進(jìn)行量化預(yù)測，所以在進(jìn)行預(yù)測的過程中，則需要通過結(jié)合運作法來實現(xiàn)對避雷器帶電測試的檢驗，以此才能夠測算出金屬氧化物避雷器自身阻性電流預(yù)測的效果，并驗證其自身在投入使用后，是否有真正的應(yīng)用性能。因此，本文主要探討結(jié)合預(yù)測法在避雷器帶電測試中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：避雷器帶電測試;灰色預(yù)測法;阻性電流;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

前言

作為電力設(shè)備的保護(hù)系統(tǒng)，避雷器自身有著不可或缺的作用，但是在實際運行的過程中，由于受電流阻性的影響，避雷器是否能夠發(fā)揮自身真正的作用，則需要通過運行檢測來進(jìn)行試驗，而這種帶電的檢測方式，由于多種因素的影響會導(dǎo)致其測試數(shù)據(jù)的不精準(zhǔn)性，因此有效通過結(jié)合預(yù)測方法來實現(xiàn)對避雷器帶電測試的檢驗，能夠?qū)崿F(xiàn)綜合數(shù)據(jù)的運行情況來實現(xiàn)對其應(yīng)用參數(shù)的有效驗證，并且也可以在實際驗證的過程中，針對檢驗避雷器的阻性電流和全電流來實現(xiàn)對避雷器運行狀況的分析，進(jìn)而就能夠發(fā)現(xiàn)其自身存在的隱患，并通過有效措施的應(yīng)用來確保避雷器的使用可以真正實現(xiàn)滿足電力設(shè)備的運行。

一、結(jié)合預(yù)測法的概述

在進(jìn)行實踐的過程中，對于預(yù)測工作而言人們都會遇到這樣的問題，針對同一問題進(jìn)行預(yù)測，但是由于預(yù)測方法不同，其最終結(jié)果也存在著誤差。因此，為了得到精準(zhǔn)的預(yù)測結(jié)果，則需要通過對預(yù)測的精度來進(jìn)行取舍，從而才能夠保證其最終的數(shù)值應(yīng)用效果能夠滿足具體需求。一般情況下，在應(yīng)用預(yù)測方法時，其評價標(biāo)準(zhǔn)是依據(jù)實際計算的誤差平方和去選取其誤差平方和最小誤差的方式，但是將誤差平方和比較大的預(yù)測方法舍棄，卻有一點點可惜，因為在進(jìn)行預(yù)測的過程中，不僅費時費力，更重要的是去驗證數(shù)據(jù)是否真實，而且任何一種預(yù)測方法，只要運用得當(dāng)就會獲得一定的有關(guān)信息，所以利用這些信息，就能實現(xiàn)去優(yōu)化測算的方式[1]。當(dāng)最終的檢測結(jié)果呈現(xiàn)不同預(yù)測的誤差平方和相差無幾時，就能保證其預(yù)算方法的準(zhǔn)確性。因此，將不同的預(yù)測進(jìn)行結(jié)合應(yīng)用，并獲得更加精準(zhǔn)的結(jié)果，就是結(jié)合預(yù)測法。

二、結(jié)合預(yù)測方法在避雷器帶電測試中的應(yīng)用

（一）反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

反向傳播是一種誤差反向傳播的方式，也是一種最優(yōu)的檢測方法，因為它能夠與其它預(yù)算方式進(jìn)行結(jié)合使用，并通過人工訓(xùn)練的形式來實現(xiàn)對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，這使得在該網(wǎng)絡(luò)中所有計算方式，都能夠以損失函數(shù)的梯度形式進(jìn)行反饋，并通過此種方式來更新權(quán)重，這樣通過最小化損失函數(shù)的應(yīng)用，就能確保其計算的精準(zhǔn)性。而且，反向傳播在輸入數(shù)值時，可以對已知數(shù)的輸入來進(jìn)行未知函數(shù)的梯度計算，所以它也是一種有效的監(jiān)督方法。在當(dāng)前階段中，一些無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對該模式應(yīng)用的推廣，并且能夠?qū)崿F(xiàn)對層疊替代計算的應(yīng)用，因此它能夠在一定程度內(nèi)縮小誤差的出現(xiàn)。比如，在激勵傳播階段中，可以通過輸送訓(xùn)練來進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)獲得激勵響應(yīng)，再將激勵響應(yīng)同訓(xùn)練輸入相對應(yīng)的目標(biāo)計算來實現(xiàn)求得輸出差，這樣就能夠獲得隱藏的輸出計算響應(yīng)誤差。針對群眾更新來看，在輸入的過程中，利用輸入激勵和響應(yīng)誤差函數(shù)的相乘，就能獲得全新的權(quán)重梯度，在這個梯度上利用一定比例進(jìn)行核算，也能夠?qū)崿F(xiàn)提高其權(quán)重的計算結(jié)果。

在實際應(yīng)用的過程中，反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以通過輸入層、輸出層、隱含層進(jìn)行函數(shù)計算，再利用隱節(jié)點進(jìn)行輸出信號以及輸出節(jié)點的確認(rèn)，這樣就能夠保證最終的輸出結(jié)果，通過核算可以利用誤差的產(chǎn)生來進(jìn)行反向傳播。并且，在此過程中，由第一層神經(jīng)元的狀態(tài)進(jìn)行下一層神經(jīng)元狀態(tài)的影響，也能夠保證最終輸出層得到期望的結(jié)果。但是，如果在此過程中，輸出得不到期望的輸出結(jié)果，則可以通過反向傳播來實現(xiàn)將誤差信號進(jìn)行轉(zhuǎn)移，這樣通過接通返回渠道進(jìn)行修改，就能夠使其誤差值降低[2]。對此，針對避雷器帶電測試而言，為了確保反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立，能夠真正實現(xiàn)對其阻性電流峰值進(jìn)行預(yù)算，則需要先對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，這樣才能夠滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用需求。與此同時，在通過輸入節(jié)點數(shù)、隱藏節(jié)點數(shù)和輸出層節(jié)點數(shù)的選擇來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確認(rèn)，這樣再通過將樣本劃分為訓(xùn)練樣本和校驗樣本進(jìn)行使用，就能夠通過合理的學(xué)習(xí)算法應(yīng)用來實現(xiàn)對模型的校正和應(yīng)用。

（二）灰色預(yù)測法的應(yīng)用

一般情況下，金屬氧化避雷器在進(jìn)行運行時，電壓下測量全電流以及阻性電流的應(yīng)用數(shù)據(jù)，可以反映其自身的絕緣性能以及電阻片性能的好壞。但是，如果存在著避雷器自身電阻片和非線性性能惡化的現(xiàn)象，就會導(dǎo)致其自身出現(xiàn)電壓降低的問題，進(jìn)而就會使其電壓下阻性電流分量增加。同時，持續(xù)長時間的惡化運行。也會導(dǎo)致避雷器出現(xiàn)熱崩潰而發(fā)生嚴(yán)重的設(shè)備事故，所以通過對避雷器進(jìn)行定期檢驗，就可以探測出避雷器自身的阻性電流和全性電流應(yīng)用的效果，這樣也能夠?qū)Ρ芾灼髯陨淼倪\行做出判斷，從而發(fā)現(xiàn)其隱患問題?；疑A(yù)測法的應(yīng)用能夠保證在進(jìn)行原始數(shù)據(jù)處理時，直接建立出相應(yīng)的灰色模型，這樣就能夠根據(jù)其系統(tǒng)自身運轉(zhuǎn)的規(guī)律來定量，進(jìn)而配合預(yù)測系統(tǒng)的應(yīng)用就能夠?qū)ζ鋺?yīng)用的狀態(tài)進(jìn)行判斷。并且，隱形的灰色預(yù)測模型可以用原始數(shù)列進(jìn)行計算，這樣通過對隨機(jī)數(shù)進(jìn)行獲取，判斷其變化發(fā)生的規(guī)律也可以實現(xiàn)對其性能進(jìn)行預(yù)測，而且灰色系統(tǒng)所采用的動態(tài)雷達(dá)數(shù)據(jù)法，也可以通過由原始數(shù)據(jù)進(jìn)行自動生成，并完成累加數(shù)列的建立，這樣就能從一階段變量轉(zhuǎn)變?yōu)榭蓱?yīng)用的微分方程，以此在進(jìn)行間隔計算，這樣就能通過不斷計算來實現(xiàn)對其變量的有效探求，這樣利用相應(yīng)計算法則也能夠得出具體需要的結(jié)論。

（三）組合應(yīng)用法的應(yīng)用

在計算單個預(yù)算模型時，可以通過對實時數(shù)值和預(yù)測數(shù)值進(jìn)行對比，這樣就能夠求得其預(yù)算偏差，而在進(jìn)行預(yù)測模型的權(quán)值設(shè)立時，又可以將此種模型的應(yīng)用進(jìn)行組合使用，這樣通過合理計算誤差值，就能夠建造出誤差模型，從而也能夠?qū)崿F(xiàn)對誤差的有效確認(rèn)，以此就能夠?qū)€性規(guī)劃以及約束條件進(jìn)行確認(rèn)，進(jìn)而就能夠?qū)ζ錂?quán)重值向量進(jìn)行計算[3]。而且，在具體計算的過程中，針對灰色預(yù)算和反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立而言，其最終的組合式應(yīng)用方法能夠有效確保其誤差值的降低，同時灰色預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果梯度值，可以被認(rèn)為是關(guān)聯(lián)度校驗通過后所產(chǎn)生的序列值模型，因此其預(yù)測模塊模型可以在此過程中得到修正。反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過樣本訓(xùn)練將誤差值固定在特有范圍之內(nèi)，并且它會低設(shè)想誤差值，它既能夠滿足精度需求，也能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)測值的應(yīng)用效果，將二者進(jìn)行有機(jī)融合，就能夠?qū)崿F(xiàn)通過二者的結(jié)合使用來對避雷器的阻性電流峰值進(jìn)行預(yù)算，從而就能夠檢驗出其預(yù)測模型的有效性。

總結(jié)

為了確保避雷器帶電測試檢驗精度的有效提高，在進(jìn)行預(yù)測的過程中，則可以通過結(jié)合預(yù)測法來實現(xiàn)對避雷器帶電測試的有效應(yīng)用，而且它能夠?qū)崿F(xiàn)降低由單一預(yù)測法所存在的片面性，并實現(xiàn)對其精度進(jìn)行驗證，這也使得其自身的預(yù)測結(jié)果要相較于單一計算方法更具精準(zhǔn)性。

參考文獻(xiàn)：

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[2]劉凱，劉方，劉巖，江礓.結(jié)合預(yù)測方法在避雷器帶電測試中的應(yīng)用[J].電瓷避雷器，2012（01）：61-64+69.

[3]何勝紅，洪海程，任亞英.帶電測試技術(shù)在GIS避雷器的應(yīng)用[J].電瓷避雷器，2011（05）：31-36.

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