基于小波变换和ANN的最佳重合闸时刻的研究

被引：14

作者：

孙静

李兴源

李立

机构：

[1] 四川大学电力系!成都

[2] University of Bath!UK

来源：

电力系统自动化 | 2000年 / 15期

关键词：

电力系统; 最佳重合闸时刻; 小波变换; 人工神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM76 [电力系统的自动化];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

目前对于线路瞬时性故障的最佳重合闸时刻以离线计算为主 ,如利用能量函数法 ,但其计算困难 ,计算时间较长 ,在电力系统中不能满足实际运行条件变化的要求。文中提出了一种基于小波变换和人工神经网络 (ANN)方法的在线寻求瞬时性故障最佳重合闸时刻的方法 ,只需较短时间就能计算出最佳重合闸时刻。首先利用 MATLAB对电力系统故障进行仿真 ,把故障信号通过小波变换分解成不同尺度下的“近似”分量 (approximation)和“详细”分量 (detail) ,并把提取的特征值作为人工神经网络的输入量 ,进行训练 ,从而找到最佳重合闸时刻。算例验证了所提出方法的有效性和准确性

引用

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共 6 条

[1] 瞬时性故障最佳重合时刻的一种捕捉方法 [J].