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基于小波神经网络的输电线路故障类型识别
基于小波神经网络的输电线路故障类型识别
作者:
刘冻
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电力系统
输电线路
小波变换
故障类型识别
小波神经网络
摘要:
电力系统故障类型识别是对电力系统故障进行快速准确处理的重要保证.本文所提出的故障类型识别技术是基于150km双端电气量输电线路准确故障的数字仿真,根据故障前后所测的三相电流和零序电流数据,利用db1小波对数据分解,将低频部分归一化处理后,用过渡电阻Rs=5Ω,100km处的样本来训练网络,再利用BP神经网络来判断50km和150km处接地过渡电阻R8=10Ω,相间过渡电阻Rj=0.2Ω时的10种短路故障类型,均没有发生误判.从网络的训练和检测结果可以看出,小波神经网络训练时收剑速度较快,并且检测故障速度和准确度都很高.这说明,小波神经网络能够满足现代电力系统的要求,为以后的故障定位和诊断工作打下了良好的基础.
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篇名
基于小波神经网络的输电线路故障类型识别
来源期刊
科技信息
学科
工学
关键词
电力系统
输电线路
小波变换
故障类型识别
小波神经网络
年,卷(期)
2010,(32)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
361-362
页数
分类号
TM7
字数
779字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-9960.2010.32.317
五维指标
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刘冻
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输电线路
小波变换
故障类型识别
小波神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技信息
主办单位:
山东省技术开发服务中心
出版周期:
旬刊
ISSN:
1001-9960
CN:
37-1021/N
开本:
大16开
出版地:
山东省济南市
邮发代号:
24-72
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
124239
总下载数(次)
249
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