摘要：配电网故障后的准确分类可以增强故障维修的针对性,因此针对配电网故障分类的研究对快速恢复供电具有重要意义。提出一种基于二进制蚁群算法（BACA）与模糊神经网络（FNN）的故障分类系统,该系统适用于中性点非有效接地的中低压配电系统。利用经验模态分解（EMD）提取故障后2 ms暂态信号中的高频成分,基于数理统计方法构造了推理系统的特征向量,研究了不同故障工况下的特征向量变化规律。利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化,克服了其搜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点。在ATP-EMTP中根据实际情况构造了计算模型,利用计算结果对推理系统进行训练。测试样本与现场实验结果表明,所提出的故障分类方法的准确度高、适应性强。

关键词：谐振接地系统 故障分类 经验模态分解 二进制蚁群算法 模糊神经网络 

单位：沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室电器新技术及应用研究所; 沈阳110870