基于神经网络数据融合方法的小电流接地选线装置的研制

• 作者: 熊礼华 王时胜 郭格
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 配电网 小电流接地故障 数据融合 神经网络 ARM 故障选线
• 年，卷（期）: 2015,（18）
• 页码范围: 74-79
• 页数: 6页
• 分类号: TM773
• 字数: 3447字
• 语种: 中文

摘要

配电网中的单相接地故障是经常发生的一类故障，文章通过设计研究并安装一款基于神经网络数据融合方法的小电流选线装置来排查此类故障。装置利用BP神经网络良好的非线性拟合能力，结合故障后各线路的小波能量、五次谐波和有功功率作为特征值进行融合选线。根据故障选线的准确性和快速性对系统的要求，提出了一种基于ARM （ Advanced RISC Machines ）技术的软硬件平台，装置采用32位嵌入式ARM微处理器S3C2440作为诊断机的核心，以C8051F060作为前端采集器的控制核心，充分利用ARM出色的实时中断响应和快速的运算速度，很好的实现了综合智能选线算法。现场运行结果表明，该装置运行稳定，选线快速可靠，适应性强，是小电流接地系统中一种实用的选线装置。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王时胜	南昌大学信息工程学院自动化系	37	319	11.0	16.0
2	熊礼华	南昌大学信息工程学院自动化系	3	25	3.0	3.0
3	郭格	南昌大学信息工程学院自动化系	3	25	3.0	3.0