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基于改进模糊神经网络的配电网故障选线研究
被引量：
24
1
作者
张俊芳
刘鹏
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第22期120-125,共6页
在配电网中广泛采用小电流接地方式,传统的单一单相接地故障选线方法适用范围有限。针对单一故障选线方法的不足,提出利用模糊神经网络对多种选线方法进行融合。采用基于小波包从零序电流中提取暂态能量分量和暂态方向分量,和基于FFT从...
在配电网中广泛采用小电流接地方式,传统的单一单相接地故障选线方法适用范围有限。针对单一故障选线方法的不足,提出利用模糊神经网络对多种选线方法进行融合。采用基于小波包从零序电流中提取暂态能量分量和暂态方向分量,和基于FFT从零序电流中提取稳态基波分量和五次谐波分量作为故障选线的特征分量。设计模糊神经网络的结构并进行改进,采用BP学习算法。在Matlab 7.1环境下搭建10kV配电网模型,分别仿真不同的故障位置、故障合闸角、故障接地类型和故障线路的故障以验证理论的有效性。
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关键词
故障选线
稳态基波分量
五次谐波分量
暂态方向分量
暂态能量分量
小波包
模糊神经网络
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职称材料
题名
基于改进模糊神经网络的配电网故障选线研究
被引量：
24
1
作者
张俊芳
刘鹏
机构
南京理工大学
南京南瑞继保电气有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第22期120-125,共6页
文摘
在配电网中广泛采用小电流接地方式,传统的单一单相接地故障选线方法适用范围有限。针对单一故障选线方法的不足,提出利用模糊神经网络对多种选线方法进行融合。采用基于小波包从零序电流中提取暂态能量分量和暂态方向分量,和基于FFT从零序电流中提取稳态基波分量和五次谐波分量作为故障选线的特征分量。设计模糊神经网络的结构并进行改进,采用BP学习算法。在Matlab 7.1环境下搭建10kV配电网模型,分别仿真不同的故障位置、故障合闸角、故障接地类型和故障线路的故障以验证理论的有效性。
关键词
故障选线
稳态基波分量
五次谐波分量
暂态方向分量
暂态能量分量
小波包
模糊神经网络
Keywords
earth
fault
line
detection
state
fundamental
signal
component
the
fifth
harmonic
signal
component
transient
current
direction
component
transient
current
power
component
wavelet
packet
fuzzy
neural
networks
分类号
TM755 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进模糊神经网络的配电网故障选线研究
张俊芳
刘鹏
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010
24
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