RBF网络在小电流接地系统故障选线中的应用

• 作者: 叶杰宏 郑帅 陈少华
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 小电流接地系统 故障选线 单相接地 人工神经网络 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TM774
• 字数: 2421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2322.2006.01.006

摘要

如何准确实现故障选线是小电流接地系统长期存在的难题,现有的选线方法和装置,都存在着许多不足.针对这种情况,以理想的建模为背景,以提高小电流接地系统的故障选线准确率为目的,提出了基于RBF神经网络的故障选线方法.RBF神经网络是一种局部逼近的神经网络,选取高斯基函数作为RBF基函数.文中在理想情况下建立一个模型,选取各条线路的零序电流、零序有功和零序无功作为输入的特征电气量,保证了故障线路特征选取的一般性;然后利用RBF神经网络强大的自适应、自学习能力,对电气特征量进行训练,保证了其快速的收敛性以及选线的准确性.文中的仿真结果表明,利用训练好的RBF神经网络可以实现故障选线,不但准确而且可靠,具有一定的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈少华	广东工业大学自动化学院	80	772	15.0	23.0
2	叶杰宏	广东工业大学自动化学院	7	51	4.0	7.0
3	郑帅	广东工业大学自动化学院	5	40	4.0	5.0