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基于小波神经网络单相断线故障选线和定位
被引量：
29
1
作者
朱玲玲
张华中
+4 位作者
王正刚
张洪涛
李长凯
朱水强
白杨
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期12-17,共6页
根据发生单相断线不接地故障、单相断线电源侧接地故障或单相断线负荷侧接地故障时,正序电流暂态分量的变化特性,提出了一种配电网单相断线故障选线和定位保护新方法。该方法应用小波奇异性检测功能,获取故障引起的正序电流暂态分量模...
根据发生单相断线不接地故障、单相断线电源侧接地故障或单相断线负荷侧接地故障时,正序电流暂态分量的变化特性,提出了一种配电网单相断线故障选线和定位保护新方法。该方法应用小波奇异性检测功能,获取故障引起的正序电流暂态分量模极大值的极性和大小,进行故障选线;并和小波神经网络相结合实现模极大值与故障点位置之间的映射关系,进行故障定位。仿真结果表明,该故障选线和定位方法准确可靠。
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关键词
配电网
单相断线故障
故障选线和定位
小波神经网络
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职称材料
题名
基于小波神经网络单相断线故障选线和定位
被引量：
29
1
作者
朱玲玲
张华中
王正刚
张洪涛
李长凯
朱水强
白杨
机构
周口市供电
公司
新疆大学电气工程学院
河南省悉诺信息技术有限责任公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期12-17,共6页
文摘
根据发生单相断线不接地故障、单相断线电源侧接地故障或单相断线负荷侧接地故障时,正序电流暂态分量的变化特性,提出了一种配电网单相断线故障选线和定位保护新方法。该方法应用小波奇异性检测功能,获取故障引起的正序电流暂态分量模极大值的极性和大小,进行故障选线;并和小波神经网络相结合实现模极大值与故障点位置之间的映射关系,进行故障定位。仿真结果表明,该故障选线和定位方法准确可靠。
关键词
配电网
单相断线故障
故障选线和定位
小波神经网络
Keywords
distribution network
single-phase open-line fault
fault selection and location
wavelet neural network
分类号
TM862 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波神经网络单相断线故障选线和定位
朱玲玲
张华中
王正刚
张洪涛
李长凯
朱水强
白杨
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2011
29
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