SOM-BP复合神经网络在不接地IT系统对地绝缘故障相判别中的应用

发布时间：2018-04-20 15:51

  本文选题：不接地IT系统 + 对地绝缘故障　； 参考：《船电技术》2016年12期

【摘要】：分析了不接地IT系统故障前后对地电压变化量随接地电阻的变化过程,得出了故障前后系统对地电压变化量与故障相别的关系。对地电压变化量最大相的相位滞后相或者超前相为故障相,N线发生故障时系统对地电压变化量较小。结合SOM神经网络和BP神经网络的优点,提出了基于SOM-BP复合神经网络的故障相判别方法。利用实际工程试验数据进行了测试,结果表明SOM-BP复合神经网络经训练后能够准确判断故障相别。
[Abstract]:The variation process of ground voltage with grounding resistance before and after failure of ungrounded IT system is analyzed, and the relationship between the variation of ground voltage and fault is obtained. When the phase hysteresis phase of the maximum phase of the ground voltage variation is the fault phase or the leading phase is the fault phase, the variation of the system voltage to the ground is small when the fault occurs. Combining the advantages of SOM neural network and BP neural network, a fault phase discrimination method based on SOM-BP compound neural network is proposed. The test results show that the SOM-BP neural network can accurately judge the fault phase after training.
【作者单位】： 解放军65056部队;
【分类号】：TP183

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