【摘 要】
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励磁涌流和短路电流状态的识别是变压器差动保护中一个很重要的问题.文中对励磁涌流和短路电流进行了数字仿真,比较了励磁涌流和短路电流在物理特性上的区别,并提出了基于频
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励磁涌流和短路电流状态的识别是变压器差动保护中一个很重要的问题.文中对励磁涌流和短路电流进行了数字仿真,比较了励磁涌流和短路电流在物理特性上的区别,并提出了基于频域和时域识别的神经网络模型.采用目前学习收敛速度最快的Levenberg-Marquardt算法来训练网络,最后实现变压器励磁涌流和短路电流的识别.仿真结果表明,利用神经网络来识别励磁涌流和短路电流是一个有效的方法,它可以作为变压器差动保护的制动模块,比常规的方法具有明显优越性.
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