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Application of RBF neuralnetwork to fau lt classification and location in transm issionlines..Mahanty R N;Dutta P B Gupta;.IEE Proceed ings on Generation;Transm issionand D istribution.2004,
[2]
基于提升小波和神经网络的超高压电网故障类型识别
被引：17
作者：
王忠民
乐全明
杨光亮
郁惟镛
张沛超
章启明
周岚
机构：
[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院
来源：
关键词：
故障诊断;
故障类型识别;
录波数据;
BP网络;
提升小波;
共轭梯度法;
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：
083903 [网络与系统安全];
摘要：
电力调度中心为进一步提高故障类型识别率和计算速度,利用提升小波和BP网络构造了新的小波神经网络故障识别模型,应用db5提升小波对故障电流进行分解,将分解到的(0,375)Hz频率段的系数输入到BP神经网络;为了提高算法的收敛速度,采用共轭梯度法训练该神经网络。通过ATP仿真及华东电网实际故障录波数据的测试,结果表明该模型具有很高的识别率和收敛速度。
引用
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