基于粗神经网络的输电线路故障分类方法

发布时间：2017-09-21 06:14

  本文关键词：基于粗神经网络的输电线路故障分类方法

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【摘要】：提出了一种基于粗神经网络(rough membership neural network,RMNN)的高压输电线路故障分类方法,用10个独立的粗神经网络来分类识别输电线路的10种故障类型。粗神经网络利用粗神经元和模糊神经元代替普通神经元,有效地提高了神经网络的训练速度,并能减少网络的训练样本。基于对大量故障数据的分析,综合利用故障发生后5ms内故障电流时域和时频域的13种不同特征量作为故障分类的依据,以提高故障分类的正确率。PSCAD/EMTDC仿真实验结果表明:该故障分类方法能快速准确地分类识别各类故障,并且不易受故障时刻、过渡电阻、故障位置等因素的影响,具有较好的适应性。
【作者单位】： 西南交通大学电气工程学院;
【关键词】： 电力系统 粗神经元 粗神经网络 特征提取 故障分类 输电线路
【基金】：国家自然科学基金项目(50877068) 新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-06-0799)~~
【分类号】：TM711
【正文快照】： 0引言电网规模的日益扩大、输电容量及电压等级的不断提高带来了巨大的经济与社会效益,但与此同时,输电线路的故障也会对社会经济和人民生活造成较为严重的危害。快速、准确的输电线路故障分类是快速恢复电网供电的前提,也是故障分析的一个重要部分,因此,研究快速可靠的故障

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【共引文献】

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本文编号：892836