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摘要:
提出一种基于高频量衰减特性的特高压直流输电线路神经网络双端故障测距方法.传统基于高频量衰减特性的特高压直流输电线路双端测距方法的测距精度依赖于线路衰减常数的准确求取,但准确计算线路衰减常数是一个难题.人工神经网络具有很强的非线性逼近拟合能力,利用人工神经网络方法,将不必准确计算线路衰减常数也能准确实现故障定位.选取不同频带内整流侧和逆变侧测距装置处检测到的故障电压行波线模分量高频部分首波头幅值比作为BP神经网络的输入样本集,故障距离作为输出样本集,对神经网络进行训练、测试,形成直流输电线路故障测距神经网络模型,将反映故障位置的特征数据输入训练后的网络模型即可实现故障测距.大量仿真结果表明:该基于高频量衰减特性的特高压直流输电线路神经网络双端故障测距方法精度较高,而且耐受过渡电阻能力强.
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文献信息
篇名 一种特高压直流输电线路神经网络双端故障测距新方法
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 特高压直流 高频量衰减特性 双端故障测距 故障行波首波头 神经网络
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 257-264
页数 8页 分类号 TM77
字数 6029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 毕贵红 昆明理工大学电力工程学院 76 578 13.0 20.0
2 张杰 昆明理工大学电力工程学院 36 609 12.0 24.0
3 高超 15 141 6.0 11.0
4 陈仕龙 昆明理工大学电力工程学院 34 454 12.0 20.0
5 谢佳伟 昆明理工大学电力工程学院 8 197 6.0 8.0
6 张文英 昆明理工大学电力工程学院 12 176 7.0 12.0
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节点文献
特高压直流
高频量衰减特性
双端故障测距
故障行波首波头
神经网络
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
出版文献量(篇)
8330
总下载数(次)
38
总被引数(次)
195555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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