小波包与改进BP神经网络的配电网故障选线

被引：22

作者：

赵峰

尹德昌

机构：

[1] 兰州交通大学自动化与电气工程学院

来源：

自动化仪表 | 2013年 / 34卷 / 09期

关键词：

配电网; 小波包; BP神经网络; LM算法; 故障选线;

D O I：

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2013.09.021

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：

针对配电网中基于单一故障特征信息选线准确率低的问题,提出了一种小波包与改进BP神经网络相结合的综合选线方法。该方法首先采用小波包分解各线路的暂态零序电流,并提取特征频带的小波包能量;然后将小波包能量、各线路5次谐波和零序有功功率作为选线系统的故障特征量;最后运用Levenberg Marquardt(LM)算法改进BP神经网络进行故障选线。Matlab仿真表明,与传统BP神经网络相比,采用LM算法改进后的BP神经网络具有更好的网络性能和选线精度。

引用

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共 11 条

[1]

MATLAB神经网络应用设计.[M].傅荟璇; 等编著.机械工业出版社.2010,

[2]

MATLAB小波分析.[M].张德丰等; 编著.机械工业出版社.2009,

[3]

配电网络故障选线.[M].束洪春; 著.机械工业出版社.2008,

[4]

基于Elman网络LM算法的异步电机故障诊断 [J].