基于神经网络的柔性直流混合输电线路故障测距

柔性直流输电线路故障暂态过程具有更强的固有频率信号,因此本文提取固有频率的幅值和频率作为样本属性,提出一种基于神经网络的柔性直流混合输电线路故障测距算法。对于柔性直流线-缆混合输电线路,故障区域不同,固有频率的成分及幅值也不同,首先根据固有频率频谱中有无"定频"以及主频的大小判断故障发生的区域,然后利用分层分布式神经网络进行故障测距,采用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,提高了网络的训练效率,使其收敛速度加快。PSCAD和MATLAB仿真结果表明,该故障测距算法具有较高的可靠性和精确性。