基于概率神经网络的广域后备保护故障判别研究

被引：12

作者：

吴浩 ^{[1
,2
]}

李群湛 ^{[1
]}

夏焰坤 ^{[1
]}

刘炜 ^{[1
]}

机构：

[1] 西南交通大学电气工程学院

[2] 四川理工学院自动化与电子信息学院

来源：

电力系统保护与控制 | 2012年 / 40卷 / 07期

关键词：

广域后备保护; 元件状态信息; PNN网络; 故障判别; 容错性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM774 [继电保护装置];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

广域后备保护采集各节点相关信息,以判别电网某区域的故障元件。利用PNN的良好分类和容错能力,提出了基于PNN的广域后备保护故障判别新方法。以线路故障方向元件、线路距离Ⅱ段测量元件、主保护动作状态为PNN网络输入,利用确定故障下的状态信息矩阵作为训练样本,训练PNN网络;再用随机故障时的元件状态信息向量作为测试样本,通过大量仿真实验,模拟了多种信息不准确情况下的故障判别结果。实验证明基于PNN网络的广域后备保护故障判别,具有很好的容错性和正判能力。

引用

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页数：7

共 13 条

[1] 基于SDH网络的广域保护系统研究 [J].