【摘 要】
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BP神经网络作为人工神经网络中的典型网络模型，在配电网故障诊断中也有广泛的应用，但由于其初始权值和初始阈值的随机性，应用中存在诊断精度不高等问题。针对这一问题，提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络的配网故障诊断方法，利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，并在算例中与传统神经网络进行故障诊断结果对比，最后分析两者仿真误差值，验证其可行性。结果表明，遗传算法得到BP神经网络较为理想的初
【基金项目】
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国网宁夏电力有限公司科技项目（FWSQCG-DKY-2020-2920C7）；
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BP神经网络作为人工神经网络中的典型网络模型，在配电网故障诊断中也有广泛的应用，但由于其初始权值和初始阈值的随机性，应用中存在诊断精度不高等问题。针对这一问题，提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络的配网故障诊断方法，利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，并在算例中与传统神经网络进行故障诊断结果对比，最后分析两者仿真误差值，验证其可行性。结果表明，遗传算法得到BP神经网络较为理想的初始权值和阈值，可有效降低运行结果的误差，使诊断结果更加准确。
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分布式电源并入配电网已成为新型电力系统重要特征，配电网结构由辐射状转变为多源多端网络架构，由此引起的短路故障特性将发生根本变化，对配电网故障快速保护尤其故障快速检测与定位提出更高的技术要求.在综述研究现状基础上，从时空角度分别分析含分布式电源配电网故障新特性，阐述传统配电网保护技术局限性，给出含分布式电源配电网保护检测与定位研究展望，指出故障快速检测与定位配合具有快速操动机构的断路器，能够实现故障
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