全光纤电流互感器在长时间的运行过程中，主要元器件会出现性能下降，产生测量误差。针对采用定期测试方法下的全光纤电流互感器误差评估存在随机性、滞后性等问题，文中介绍了一种基于改进BP 神经网络的在线评估方法，实时对互感器进行误差补偿。首先，介绍了全光纤电流互感器工作原理，然后对主要器件特征参数进行分析，通过理论公式和实验分析，研究了特征参数对互感器测量误差的影响，最后提出了一种基于改进BP 神经网络的全光纤电流互感器比差预测模型，根据预测结果对全光纤电流互感器测量结果进行误差补偿。仿真结果表明，改进后的BP 神经网络预测模型对全光纤电流互感器比差预测具有非常良好的效果，验证了该模型的准确性。关键词：全光纤电流互感器；器件特征参数；测量误差；BP 神经网络；预测模型；误差补偿
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