基于纵横交叉算法的神经网络配电网故障选线研究

• 作者: 孟安波 李德强 焦夏楠 翁子豪 葛佳菲
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 小波包变换 纵横交叉法 输电线路故障诊断 RBF神经网络 局部最优
• 年，卷（期）: 2016,（21）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 90-95
• 页数: 6页
• 字数: 4484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC151888

摘要

为了提高小电流接地系统单相接地故障选线的精度,提出一种基于纵横交叉算法优化RBF神经网络的故障选线新方法.利用Matlab/Simulink仿真单相接地得到一组零序电流信号,通过小波包变换和傅里叶变换从中提取出暂态特征值、有功分量以及五次谐波分量.再将提取得到的特征量作为神经网络的输入,用纵横交叉算法优化后的神经网络对故障特征值进行训练,实现故障选线.仿真中建立100组不同的故障样本,其中80组作为训练集,20组作为测试集.实验结果表明,与传统神经网络相比,CSO-RBF方法训练效果好,准确性高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟安波		92	669	15.0	21.0
2	李德强		10	94	6.0	9.0
3	葛佳菲		5	47	4.0	5.0
4	翁子豪		3	40	3.0	3.0
5	焦夏楠		1	20	1.0	1.0