基于Rogowski线圈测量信号和改进Elman神经网络的矿井电网故障选线研究

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为适应当前矿井高压电网漏电保护的新要求,解决漏电故障选线难题,利用故障发生时故障路径线路区段零序电流高次谐波分量的分布特点与非故障路径不同,提取高次谐波电流作为故障选线的特征向量,应用改进的Elman神经网络建立从特征向量到故障线路区段的映射。同时考虑到Rogowski线圈能够有效提升谐波分量在被测零序电流中的含量比例,引入Rogowski线圈检测零序电流信号以提高选线的灵敏度。构建了基于Rogowski线圈二次侧电压测量信号和改进Elman神经网络的故障选线模型,在Matlab平台下搭建10 kV矿井高
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