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摘要:
为了提高故障电缆测距模型的预测精度,对已提出的基于零序直流原理的模型进行理论分析,得出消除电网电压波动和过渡电阻对检测电流的影响的测距方法。利用神经网络的联想记忆功能,对模型中不易测得且会发生变化的量进行动态网络辨识;同时根据电缆分支的多样性,引入了并行神经网络和基于减聚类的模糊C均值聚类算法,避免聚类中心陷入局部最优。建立多分支故障电缆距离预测动态模型,通过仿真表明该模型具有良好的预测效果。
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文献信息
篇名 基于动态模型的故障电缆测距研究
来源期刊 电测与仪表 学科 工学
关键词 零序直流 故障测距 神经网络
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 理论与实验研究
研究方向 页码范围 27-31,36
页数 6页 分类号 TM930
字数 3940字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 袁振海 南京工业大学自动化与电气工程学院 30 238 9.0 13.0
2 姚红兵 南京工业大学自动化与电气工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
零序直流
故障测距
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
电测与仪表
半月刊
1001-1390
23-1202/TH
大16开
哈尔滨市松北区创新路2000号
14-43
1964
chi
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