基于改进模糊神经网络的配电网故障选线研究

在配电网中广泛采用小电流接地方式,传统的单一单相接地故障选线方法适用范围有限。针对单一故障选线方法的不足,提出利用模糊神经网络对多种选线方法进行融合。采用基于小波包从零序电流中提取暂态能量分量和暂态方向分量,和基于FFT从零序电流中提取稳态基波分量和五次谐波分量作为故障选线的特征分量。设计模糊神经网络的结构并进行改进,采用BP学习算法。在Matlab 7.1环境下搭建10kV配电网模型,分别仿真不同的故障位置、故障合闸角、故障接地类型和故障线路的故障以验证理论的有效性。