基于纵横交叉算法的神经网络配电网故障选线研究

发布时间：2017-06-06 21:14

  本文关键词：基于纵横交叉算法的神经网络配电网故障选线研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了提高小电流接地系统单相接地故障选线的精度,提出一种基于纵横交叉算法优化RBF神经网络的故障选线新方法。利用Matlab/Simulink仿真单相接地得到一组零序电流信号,通过小波包变换和傅里叶变换从中提取出暂态特征值、有功分量以及五次谐波分量。再将提取得到的特征量作为神经网络的输入,用纵横交叉算法优化后的神经网络对故障特征值进行训练,实现故障选线。仿真中建立100组不同的故障样本,其中80组作为训练集,20组作为测试集。实验结果表明,与传统神经网络相比,CSO-RBF方法训练效果好,准确性高。
【作者单位】： 广东工业大学;
【关键词】： 小波包变换 纵横交叉法 输电线路故障诊断 RBF神经网络 局部最优
【基金】：广东省电网公司科技项目(GDKJ00000009)
【分类号】：TM862;TP183
【正文快照】： 小电流接地系统是我国中低压配电网的主要运行方式,而其中单相接地故障是占故障比例最大的[1]。由于发生单相接地时,故障特征信号不明显,因此小电流接地系统的单相接地故障选线问题一直没有得到彻底解决[2-3]。对此,国内外许多学者都做了大量的研究工作,可总结为两方面的改进:

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