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题名基于PSO-ENN算法的高压直流输电线路故障测距
被引量：10
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作者
刘晶
翁公羽
付华
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机构
辽宁省电力有限公司检修分公司锦州分部
辽宁省电力有限公司检修分公司输电运检中心
辽宁工程技术大学电气控制与工程学院
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出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期153-157,163,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51274118)~~
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文摘
高压直流输电线路故障测距对保障输电线路安全稳定的运行具有十分重要的意义。为了提高故障测距的精度,利用故障频谱对线路故障进行测距分析,并且故障行波在传播过程中具有强烈的固有频率信号。因此,文中将固有频率主频以及2倍频的幅值和频率作为输入训练样本,将故障距离作为输出训练样本,提出一种基于Elman动态神经网络的高压直流输电线路故障测距算法,并采用粒子群(PSO)算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值。最后,采用MATLAB软件进行仿真,结果表明该算法具有较高的收敛速度与测距精度,可以为高压直流输电线路故障测距提供理论支持。
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关键词
行波频谱
故障测距
固有频率
ELMAN神经网络
粒子群算法
MATLAB
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Keywords
traveling-wave spectrum
fault location
natural frequency
Elman neural network
particle swarm optimization
MATLAB
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分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
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