基于人工神经网络小电流接地选线方法研究

• 作者: 张栋柱 李民强 玉聪 王勇军 罗浩杰
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 遗传算法 小电流接地故障 故障选线
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 学术应用研究
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TM77
• 字数: 3618字
• 语种: 中文

摘要

针对小电流接地故障选线方法进行了研究,使用人工神经网络模型实现接地故障选线.为了提高神经网络算法的性能,使用一种改进的神经网络算法,对遗传算法中的相应遗传算子以及染色体结构进行改进,通过自适应交叉变异概率的引入,从全局均衡和优化初始网络权重以及BP网络结构.使用110 kV/35 kV的配电系统作为小电流接地故障选线实例分析,对常规神经网络算法和改进神经网络算法进行对比.研究结果表明,改进神经网络算法的输出误差要低于常规神经网络算法,正确选线率要高于常规神经网络算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李民强		5	15	2.0	3.0
2	张栋柱		3	15	3.0	3.0
3	罗浩杰		3	11	2.0	3.0
4	王勇军		2	5	1.0	2.0
5	玉聪		3	5	1.0	2.0