【摘 要】
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将电能质量监测数据转化成对实际生产有用的信息是能源大数据应用的重要方面。配电网中大部分电压暂降是由故障造成的,因此残余电压幅值中隐含有故障位置的信息,为此,本文提
【机 构】
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华南理工大学电力学院,广州供电局有限公司
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司重点科技项目(GZHKJXM20170141)
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将电能质量监测数据转化成对实际生产有用的信息是能源大数据应用的重要方面。配电网中大部分电压暂降是由故障造成的,因此残余电压幅值中隐含有故障位置的信息,为此,本文提出了一种利用电压暂降监测数据分析进行配电网故障定位的方法。首先,以监测量为输入,故障位置为输出,设计了反向传播神经网络,用于拟合故障位置与残余电压幅值的映射关系;其次,提出了基于输出量最大值和节点故障概率的故障位置判别方法;然后,提出了基于“离线学习-在线应用”的故障定位方法,通过离线训练的神经网络进行在线的故障定位;最后,利用标准算例仿真本文提
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