基于人工神经网络的电力系统中振荡与短路模式识别的研究

• 作者: 康建洲 李航 郁惟镛
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统振荡 人工神经网络 故障电流分量 BP算法
• 年，卷（期）: 2000,（6）
• 所属期刊栏目: 理论研究与分析计算
• 页码范围: 7-9,22
• 页数: 4页
• 分类号: TM713
• 字数: 2745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2000.06.003

摘要

电力系统中的振荡会影响许多距离保护的性能,它是许多学者共同关注的难点.文章在比较了以往几种传统保护的原理之后,提出一种新的基于人工神经网络的判别算法,它能正确区分故障、振荡及振荡中故障等各种状态.并对BP网络算法进行改进后,应用于距离保护之中.EMTP仿真结果表明,此算法比以往的保护更可靠,功能更强大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郁惟镛	上海交通大学电气工程与自动化系	103	3137	30.0	51.0
2	李航	上海交通大学电气工程与自动化系	6	57	2.0	6.0
3	康建洲	上海交通大学电气工程与自动化系	3	20	2.0	3.0