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基于波形识别的永久性和瞬时性故障的判别
被引:6
作者
:
郁惟镛,胡炎,黄登峰
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
上海交通大学电力工程系
郁惟镛,胡炎,黄登峰
机构
:
[1]
上海交通大学电力工程系
来源
:
继电器
|
1999年
/ 04期
关键词
:
人工神经网络;自适应重合闸;波形识别;永久性故障;瞬时性故障;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM711 [网络分析、电力系统分析];
学科分类号
:
摘要
:
利用人工神经网络的波形识别功能解决了自适应重合闸中永久性故障和瞬时性故障的判别问题,并且提出“循环训练法”以改善神经网络的收敛特性,同时在提高网络的泛化能力方面也做了有益的探索。通过有导师的学习,结合超高压输电线进行仿真计算及数据训练,其结果表明:经充分训练的网络可正确而快速识别永久性故障和瞬时性故障,且不受故障点的位置、故障时的初相角、过渡电阻和系统运行方式的影响。
引用
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页码:12 / 15+19
页数:5
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