基于概率神经网络的广域后备保护故障判别研究

• 作者: 刘炜 吴浩 夏焰坤 李群湛
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 广域后备保护 元件状态信息 PNN网络 故障判别 容错性
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 43-49
• 分类号: TM77
• 字数: 4488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2012.07.008

摘要

广域后备保护采集各节点相关信息,以判别电网某区域的故障元件.利用PNN的良好分类和容错能力,提出了基于PNN的广域后备保护故障判别新方法.以线路故障方向元件、线路距离Ⅱ段测量元件、主保护动作状态为PNN网络输入,利用确定故障下的状态信息矩阵作为训练样本,训练PNN网络；再用随机故障时的元件状态信息向量作为测试样本,通过大量仿真实验,模拟了多种信息不准确情况下的故障判别结果.实验证明基于PNN网络的广域后备保护故障判别,具有很好的容错性和正判能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李群湛	西南交通大学电气工程学院	286	5020	37.0	56.0
2	刘炜	西南交通大学电气工程学院	77	786	17.0	26.0
3	吴浩	西南交通大学电气工程学院	29	162	8.0	12.0
7	夏焰坤	西南交通大学电气工程学院	11	109	5.0	10.0