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基于组合神经网络的输电线故障类型识别
被引：8
作者：
张兆宁
毛鹏
郁惟镛
范春菊
机构：
[1] 上海交通大学电力学院!上海
[2] 中国民航学院空管学院
[3] 天津
[4] 天津大学电气自动化与能源工程学院!天津
来源：
关键词：
故障类型识别;
神经网络;
输电线;
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：
080802 ;
摘要：
准确的输电线路故障类型识别是实现故障测距的前提 ,文中在高压输电线路故障分析的基础上 ,构建了由Kohonen自组织特征映射神经网络模型和BP网络模型组合而成的类型识别网络模型 ,来实现输电线路的故障检测及故障类型识别。经理论分析和大量的EMTP仿真表明 :此网络模型较单一网络模型 ,所需训练样本少 ,学习时间短 ,并且在各种故障模式下 ,均能可靠、准确实现输电线路故障类型的识别 ,不受故障过渡电阻、故障初始角、系统运行方式、故障点位置等因素的影响
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