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基于模糊PSO-BP神经网络的配电网故障选线方法
被引量：
15
1
作者
郝静
朱锋
+3 位作者
王韵然
兰华
许云仕
李琳琳
《电测与仪表》
北大核心
2011年第12期53-57,共5页
将模糊粒子群优化BP神经网络的方法引入配电网单相接地故障选线中。通过matlab仿真试验,得出各线路的零序电流信号,并将多种提取的特征量进行信息融合。利用模糊粒子群优化BP神经网络进行故障选线。测试结果表明,与传统模糊BP神经网络...
将模糊粒子群优化BP神经网络的方法引入配电网单相接地故障选线中。通过matlab仿真试验,得出各线路的零序电流信号,并将多种提取的特征量进行信息融合。利用模糊粒子群优化BP神经网络进行故障选线。测试结果表明,与传统模糊BP神经网络选线方法相比,该方法具有训练速度快、误判率低的优点,能够满足电力系统对精度和准确性的要求。
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关键词
粒子群优化算法
故障选线
BP神经网络
零序电流信号
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职称材料
题名
基于模糊PSO-BP神经网络的配电网故障选线方法
被引量：
15
1
作者
郝静
朱锋
王韵然
兰华
许云仕
李琳琳
机构
东北电力大学电气工程学院
中石油北京长城钻探
公司
辽宁省抚顺供电公司保护自动化所
出处
《电测与仪表》
北大核心
2011年第12期53-57,共5页
文摘
将模糊粒子群优化BP神经网络的方法引入配电网单相接地故障选线中。通过matlab仿真试验,得出各线路的零序电流信号,并将多种提取的特征量进行信息融合。利用模糊粒子群优化BP神经网络进行故障选线。测试结果表明,与传统模糊BP神经网络选线方法相比,该方法具有训练速度快、误判率低的优点,能够满足电力系统对精度和准确性的要求。
关键词
粒子群优化算法
故障选线
BP神经网络
零序电流信号
Keywords
particle swarm optimization
fault line
BP neural network
zero sequence current signals
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊PSO-BP神经网络的配电网故障选线方法
郝静
朱锋
王韵然
兰华
许云仕
李琳琳
《电测与仪表》
北大核心
2011
15
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