GA优化LVQ网络的配电网接地故障选线方法

发布时间：2017-12-26 01:24

  本文关键词：GA优化LVQ网络的配电网接地故障选线方法　出处：《电力系统及其自动化学报》2015年12期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对配电网故障相电压过零点且高阻接地故障选线困难的问题,文中提出了应用遗传算法优化学习量量化神经网络的配电网单相接地故障选线方法。首先利用小波分析方法提取线路零序电流信号的模极大值,以此作为学习量量化神经网络的输入向量,采用局部搜索算子改进的遗传算法去优化神经网络的初始权值向量,解决了网络对初始权值的敏感性问题。加速网络的收敛过程,提高网络的聚类精度,实现对不同故障类型进行故障线路的快速、准确识别。仿真结果表明,该方法有效地减少了传统学习量量化神经网络选线的误判几率,提高了选线速度和精确度。
【作者单位】： 长沙理工大学电气与信息工程学院;
【分类号】：TM862
【正文快照】： 配电网单相接地故障时,利用故障暂态信号选线具有较高的可靠性和灵敏度[1-2]。基于小波分析选线法比其他稳态选线法更具有优越性[3-4],但是小波分析选线法难点在于小波基函数及小波分解尺度的选择,且受过渡电阻、故障时刻等因素影响,特别是当故障相的相电压过零点且过渡电阻较

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本文编号：1335262