电子式电流互感器误差模型及误差状态预测方法

电子式电流互感器误差模型及误差状态预测方法
为及时发现电子式电流互感器误差状态的稳定性问题，保证电能贸易结算的公平性，有必要对电子式电流互感器的误差状态进行预测。文中建立了电子式电流互感器误差模型，将其误差表征为单输出变量和多输入变量的理论模型，确定了模型输入变量和输出变量。针对模型输入变量和输出变量之间无明确函数关系的问题，提出基于聚类径向基函数(RBF)神经网络的误差状态预测方法，针对变量单位和数量级不同的问题，采用Z-score标准化法对数据进行预处理，为了简化神经网络，采用k-means聚类算法对输入变量进行聚类分析。算例分析结果表明，比差预测误差的绝对值小于0.05%，角差预测误差的绝对值小于10'。该预测方法可提供电子式电流互感器误差状态的变化信息，防范电能贸易结算的风险。

标题：
电子式电流互感器误差模型及误差状态预测方法
Error model and forecasting method for electronic current transformers

作者：
胡琛，张竹，杨爱超，李敏，焦洋，李东江
HU Chen, ZHANG Zhu, YANG Aichao, LI Min, JIAO Yang, LI Dongjiang

关键词：
电子式电流互感器;误差模型;Z-score标准化;聚类;径向基函数(RBF)神经网络
electronic current transformer;error model;Z-score standardization;clustering;radial basis function(RBF) neural network

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