基于LVQ神经网络的配电网故障定位方法

发布时间：2017-05-17 09:03

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【摘要】：分析了配电网单相接地故障定位的难点及利用行波精确定位的问题。在利用故障点反射行波信号确定配电网单相接地故障距离的基础上,重点研究了应用学习向量量化(Learn Vector Quantization,LVQ)神经网络方法,利用该方法对不同分支的反射行波进行了特征提取与模式识别,实现了故障分支的判别,从而实现了精确定位。为了明确LVQ神经网络方法在精确定位方面的优越性,同时利用传统的BP(Back-Propagation)神经网络方法进行了比较。ATP-EMTP和Matlab软件对LVQ和BP两种神经网络方法进行了仿真验证;结果证明,在解决配电网单相接地故障精确定位问题方面,LVQ神经网络的效果优于BP神经网络。
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 配电网 故障定位 C型行波测距法 LVQ神经网络 BP神经网络
【分类号】：TP183;TM711
【正文快照】： 0引言随着社会对供电可靠性的要求越来越高,小电流接地系统单相接地故障定位的重要性日益突出。近年来,大量的定位方法被提出[1-3],部分已实现了现场应用,但效果有待于进一步提升。计算机的日益普及促进了人工智能方法[4-14]的应用,其在各个领域都被广泛研究。在建设智能电网

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 郭俊宏;谭伟璞;杨以涵;;小电流接地系统故障测距的方法研究[J];电气应用;2006年06期

2 覃剑;输电线路单端行波故障测距的研究[J];电网技术;2005年15期

3 宁薇薇;裴源;刘立彦;曾U喺

本文编号：372949