本文關鍵詞：基于粗神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路故障分類方法

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【摘要】：提出了一種基于粗神經(jīng)網(wǎng)絡(rough membership neural network,RMNN)的高壓輸電線路故障分類方法,用10個獨立的粗神經(jīng)網(wǎng)絡來分類識別輸電線路的10種故障類型。粗神經(jīng)網(wǎng)絡利用粗神經(jīng)元和模糊神經(jīng)元代替普通神經(jīng)元,有效地提高了神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練速度,并能減少網(wǎng)絡的訓練樣本�；趯Υ罅抗收蠑�(shù)據(jù)的分析,綜合利用故障發(fā)生后5ms內(nèi)故障電流時域和時頻域的13種不同特征量作為故障分類的依據(jù),以提高故障分類的正確率。PSCAD/EMTDC仿真實驗結果表明:該故障分類方法能快速準確地分類識別各類故障,并且不易受故障時刻、過渡電阻、故障位置等因素的影響,具有較好的適應性。
【作者單位】： 西南交通大學電氣工程學院;
【關鍵詞】： 電力系統(tǒng) 粗神經(jīng)元 粗神經(jīng)網(wǎng)絡 特征提取 故障分類 輸電線路
【基金】：國家自然科學基金項目(50877068) 新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(NCET-06-0799)~~
【分類號】：TM711
【正文快照】： 0引言電網(wǎng)規(guī)模的日益擴大、輸電容量及電壓等級的不斷提高帶來了巨大的經(jīng)濟與社會效益,但與此同時,輸電線路的故障也會對社會經(jīng)濟和人民生活造成較為嚴重的危害。快速、準確的輸電線路故障分類是快速恢復電網(wǎng)供電的前提,也是故障分析的一個重要部分,因此,研究快速可靠的故障

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本文編號：892836