基于SOM神经网络的煤矿智能变电站故障录波启动判据算法

• 作者: 李天玉 王一聪 盛芬芬 蔡儒军 褚达
• 来源期刊: 煤炭工程
• 学科: 工学
• 关键词: 智能变电站 故障录波 启动判据 SOM神经网络 聚类分析
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 136-138,142
• 页数: 4页
• 分类号: TD611+.2
• 字数: 2565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11799/ce201408043

摘要

由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,论文提出一种基于SOM神经网络的算法.以A相电流越限为例进行了算法的研究,依次完成SOM神经网络的构建,网络训练以及聚类预测,将输入向量归一化后输入到训练好的SOM网络中,输出结果会在二维平面阵列中显示出来,网络拓扑结构中的蓝色神经元代表A相越限,此时需要启动录波.为了验证模型的正确性,依次将维数不同的两组向量输入网络模型中,输出结果表明,基于SOM神经网络的故障录波启动判据算法自适应能力较强,能有效地完成录波启动,误差较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李天玉	中国矿业大学信息与电气工程学院	14	55	4.0	7.0
2	蔡儒军	中国矿业大学信息与电气工程学院	8	64	3.0	8.0
3	盛芬芬	中国矿业大学信息与电气工程学院	1	1	1.0	1.0
4	王一聪	中国矿业大学信息与电气工程学院	1	1	1.0	1.0
5	褚达	中国矿业大学信息与电气工程学院	2	4	1.0	2.0