基于BP和Elman神经网络的智能变电站录波启动判据算法

被引：10

作者：

刘建华 ^{[1
]}

李天玉 ^{[1
]}

付娟娟 ^{[1
]}

吴楠 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国矿业大学信息与电气工程学院

[2] 武汉大学电气工程学院

来源：

电力系统保护与控制 | 2014年 / 42卷 / 05期

关键词：

智能变电站; 故障录波; 启动判据; BP神经网络; Elman神经网络; 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM63 [变电所];

学科分类号：

摘要：

针对传统故障录波启动判据算法的局限性,提出一种基于BP神经网络和Elman神经网络的算法。以A、B两相电流越限为例进行了算法的研究,通过选取启动判据样本来训练BP和Elman神经网络,将启动判据信息输入到训练好的两种模型中,由输出结果就可以判断是否需要启动录波。Matlab输出表明:基于BP神经网络的故障录波启动判据算法能有效地完成录波启动,误差较小,但是速度相对较慢;而基于Elman神经网络的故障录波启动判据算法也可以完成录波启动,但是误差稍大,由于带有反馈环节,所以速度较平稳,易于工程实现。较之两种算法,可针对故障录波数据量的大小进行择优选择。

引用

页码：110 / 115

页数：6

共 16 条

[1] 基于概率神经网络模型的异步电机故障诊断 [J].