基于遗传算法优化小波神经网络的井下电缆故障测距方法

• 作者: 田书 赵敏
• 来源期刊: 煤矿机电
• 学科: 工学
• 关键词: 故障测距 小波神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 问题探讨
• 页码范围: 62-68
• 分类号: TP183
• 字数: 4203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0874.2011.06.020

摘要

针对煤矿井下电网发生单相接地故障后定位困难,现有测距方法可靠性及测距精度低等问题,提出基于故障后暂态电气量由遗传算法优化小波神经网络,实现井下电缆馈线单相接地故障测距的方法。通过不同过渡电阻,故障距离情况的仿真结果表明,基于遗传算法优化的小波神经网络能实现准确故障测距,且较之基于BP算法小波神经网络的测距方法,其在测距精度和收敛时间方面表现更优。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田书	河南理工大学电气工程与自动化学院	58	292	9.0	13.0
2	赵敏	河南理工大学电气工程与自动化学院	6	23	2.0	4.0