基于神经网络和SVD的混联配电网单相接地故障定位研究

• 作者: 舒勤 陈志伟
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混联配电网 故障定位 零模行波 奇异值分解 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 100-103
• 页数: 4页
• 分类号: TM711
• 字数: 3440字
• 语种: 中文

摘要

提出一种架空线-电缆混联配电网单相接地故障行波定位方法.针对混联配电网的复杂结构对现有行波定位法造成的困难,利用新的零模行波特征量配合分层结构神经网络实现故障定位.第1层为判定故障区段的神经网络模型,利用具有区段稳定性的混叠行波峰值时间实现故障区段判定;第2层为精确定位神经网络模型,在确定了故障区段的基础上,利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)优化表征行波能量,通过离线训练神经网络和在线行波能量补偿实现故障精确定位.采用PSCAD仿真和MATLAB编程运行,算例结果表明该方法能够准确地对混联配电网故障进行定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒勤	四川大学电气信息学院	106	655	15.0	20.0
2	陈志伟	四川大学电气信息学院	6	92	4.0	6.0