基于小波变换和ANN的最佳重合闸时刻的研究

• 作者: 孙静 李兴源 李立
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 最佳重合闸时刻 小波变换 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（15）
• 所属期刊栏目: 电力大系统灾变防治和经济运行重大课题专栏
• 页码范围: 6-10,15
• 页数: 6页
• 分类号: TM762.2|TP18
• 字数: 4674字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2000.15.002

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李兴源	四川大学电力系	449	9176	47.0	76.0
2	孙静	四川大学电力系	32	92	6.0	8.0