基于模糊神经网络的方向元件

• 作者: 张兆宁 范春菊 郁惟镛
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障识别 模糊控制 神经网络 方向元件
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: TM7|TP18
• 字数: 3289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2003.06.014

摘要

根据电力系统正常运行,发生各种类型正方向故障和反方向故障时,母线处获得的信号的特点,提出了用模糊神经网络来识别电力系统故障方向的模型和算法.经EMTP仿真表明,该方法能够正确地区分故障发生的方向,而且计算和响应速度快.另外,系统正在振荡时又发生故障,模糊神经网络的模型及算法也能正确区分出故障的方向.缺点是需要经过大量的训练,但是由于是离线训练,不影响此方法的实时应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范春菊	上海交通大学电气工程系	125	2397	28.0	43.0
2	郁惟镛	上海交通大学电气工程系	103	3137	30.0	51.0
3	张兆宁	中国民航学院空管学院	150	1277	15.0	30.0