基于模糊神经网络的三相自适应重合闸

• 作者: 孙奇 杨伟
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三相自适应重合闸 瞬时性故障 永久性故障 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: TM762.2
• 字数: 2203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2007.02.023

摘要

为了避免重合闸重合于永久性故障,将模糊神经网络应用于三相自适应重合闸中,构造了一个多输入的模糊神经网络,设计了网络的算法,将三相端压有效值作为输入,经尺度变换、模糊化、归一化和清晰化,并利用梯度下降法修正误差,使得网络完成学习并最终收敛,在输入故障数据时能根据网络的输出结果准确地判别瞬时性故障与永久性故障.通过对模型的仿真获取神经网络的学习样本,并利用MATLAB进行了相应地仿真测试,验证了该算法的准确性,使得重合闸能够正确动作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨伟	南京理工大学动力工程学院	91	1166	20.0	31.0
2	孙奇	南京理工大学动力工程学院	9	53	3.0	7.0