基于遗传算法优化BP神经网络的故障电弧识别

发布时间：2017-08-28 15:04

  本文关键词：基于遗传算法优化BP神经网络的故障电弧识别

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【摘要】：由于电力系统中的正常电流信号与串联型故障电弧的电流特性十分相似,故障电弧的正确识别十分困难,找到能够准确识别串联故障电弧的方法很关键。运用db5小波对故障电弧信号进行四层分解,提取故障频段能量谱作为特征量,建立BP神经网络。但BP网络是基于梯度的方法确定权值,而梯度下降法本身就很容易受到局部极小点的影响。所以通过引入遗传算法,弥补了BP网络的不足。用遗传算法优化BP神经网络,快速准确地对故障电弧特征量进行识别,用优化后的神经网络对故障电孤的识别误差率进行分析,达到了较好的预测识别效果,从而快速准确地实现了故障电弧的识别操作。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【关键词】： 串联故障电弧 小波 能量谱 遗传算法 BP神经网络 误差率
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51277090)
【分类号】：TP183;TM501.2
【正文快照】： 在供配电系统中,导线绝缘损坏或导线断裂引发短路、导线接头松动引起接触电阻过大、空气潮湿引起空气击穿等问题导致供电线路中串联型故障电弧产生。故障电弧的电流大小与连接的负载相关,同时,故障电弧在识别过程中不易与正常操作电弧(如电焊、电机旋转产生的电弧或电器正常分

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本文编号：748222