本文關鍵詞：基于LVQ神經網絡的配電網故障定位方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：分析了配電網單相接地故障定位的難點及利用行波精確定位的問題。在利用故障點反射行波信號確定配電網單相接地故障距離的基礎上,重點研究了應用學習向量量化(Learn Vector Quantization,LVQ)神經網絡方法,利用該方法對不同分支的反射行波進行了特征提取與模式識別,實現(xiàn)了故障分支的判別,從而實現(xiàn)了精確定位。為了明確LVQ神經網絡方法在精確定位方面的優(yōu)越性,同時利用傳統(tǒng)的BP(Back-Propagation)神經網絡方法進行了比較。ATP-EMTP和Matlab軟件對LVQ和BP兩種神經網絡方法進行了仿真驗證;結果證明,在解決配電網單相接地故障精確定位問題方面,LVQ神經網絡的效果優(yōu)于BP神經網絡。
【作者單位】： 華北電力大學電氣與電子工程學院;
【關鍵詞】： 配電網 故障定位 C型行波測距法 LVQ神經網絡 BP神經網絡
【分類號】：TP183;TM711
【正文快照】： 0引言隨著社會對供電可靠性的要求越來越高,小電流接地系統(tǒng)單相接地故障定位的重要性日益突出。近年來,大量的定位方法被提出[1-3],部分已實現(xiàn)了現(xiàn)場應用,但效果有待于進一步提升。計算機的日益普及促進了人工智能方法[4-14]的應用,其在各個領域都被廣泛研究。在建設智能電網

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據庫 前7條

1 郭俊宏;譚偉璞;楊以涵;;小電流接地系統(tǒng)故障測距的方法研究[J];電氣應用;2006年06期

2 覃劍;輸電線路單端行波故障測距的研究[J];電網技術;2005年15期

3 寧薇薇;裴源;劉立彥;曾U喺

本文編號：372949