基于 GHM 多小波和神经网络的小电流接地故障选线

• 作者: 牛敬芳 肖本贤
• 来源期刊: 合肥工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小电流接地故障 选线 多小波 能量特征 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 电气与自动化工程
• 页码范围: 159-163
• 页数: 5页
• 分类号: TM773.9
• 字数: 2440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5060.2014.02.008

摘要

文章基于多小波的特性，提出了应用GHM多小波和神经网络相结合的方法实现小电流接地故障选线，根据故障前后各条线路的能量分布，利用GHM多小波变换构造出各条线路的能量特征，以此构成故障特征向量作为神经网络的输入向量，进而通过神经网络的训练给出选线结果。最后构造出小电流接地仿真实验模型，实验结果的对比验证了该方法的有效性、可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖本贤	合肥工业大学电气与自动化工程学院	94	939	18.0	27.0
2	牛敬芳	合肥工业大学电气与自动化工程学院	1	5	1.0	1.0