基于ABC-DNN的小电流接地故障选线方法

被引：32

作者：

但扬清 ^{[1
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赵伟 ^{[2
]}

朱艳伟 ^{[3
]}

何英静 ^{[1
]}

沈舒仪 ^{[1
]}

机构：

[1] 国网浙江省电力公司经济技术研究院

[2] 华北电力大学电气与电子工程学院

[3] 国网浙江省电力公司宁波市供电公司

来源：

智慧电力 | 2019年 / 47卷 / 04期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

小电流接地系统; 故障选线; 人工蜂群; 深度神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM862 [过电压保护装置];

学科分类号：

090303 [农业农村环境保护与治理（农业环境保护）];

摘要：

为了提高小电流接地系统故障选线的速度和精度,使系统快速准确地进行故障选线,提出了基于人工蜂群优化深度神经网络(ABC-DNN)的故障选线方法。根据杭州某配电系统的实际数据,利用Matlab/Simulink搭建了小电流接地系统模型,获取故障线路中的零序电流,并从中提取暂态能量分量、稳态基波分量以及五次谐波分量作为样本数据,输入经人工蜂群优化的深度神经网络模型,经过训练输出选线结果。通过人工蜂群算法优化网络的权重,在一定程度上缩短了训练时间,提高了判断准确性。根据实际数据得到的选线结果显示,该方法降低了训练时间、提高了判断精度,并且对系统拓扑结构具有鲁棒性,能够达到实际应用的要求。

引用

页码：46 / 52

页数：7

共 16 条

[1]

基于改进粒子群算法的输电线路路径规划研究 [J].