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题名基于纵横交叉算法的神经网络配电网故障选线研究
被引量：27
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作者
孟安波
葛佳菲
李德强
翁子豪
焦夏楠
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机构
广东工业大学
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016年第21期90-95,共6页
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基金
广东省电网公司科技项目(GDKJ00000009)
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文摘
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。
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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
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Keywords
wavelet packet transform
crisscross optimization algorithm
transmission line fault diagnosis
RBF neuralnetwork
local optimum
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分类号
TM862
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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