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基于纵横交叉算法的神经网络配电网故障选线研究

孟安波; 葛佳菲; 李德强; 翁子豪; 焦夏楠 电力系统保护与控制 2016年第21期

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。

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

单位:广东工业大学; 广东广州510006

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电力系统保护与控制

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