【摘 要】
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提出一种基于RBF神经网络的超高压继电保护的算法。是由于径向基神经网络（RBFN）具有学习性,可以根据已有的继电保护参数样本集进行训练,从中分析出故障检测、故障定位,自适应自
【机 构】
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内蒙古超高压供电局,苏州大学电子信息学院
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提出一种基于RBF神经网络的超高压继电保护的算法。是由于径向基神经网络（RBFN）具有学习性,可以根据已有的继电保护参数样本集进行训练,从中分析出故障检测、故障定位,自适应自动重合闸技术、差动保护以及距离保护的内在联系,实现对以后的继电保护数据样本进行自适应控制。该算法的优点就是在构造过程考虑了径向基神经网络（RBFN）的预测精度和训练时间,采用了线性最小二乘法（LLS）和梯度下降法的方法,运用Matlab做了仿真实验,获得了较为准确的预测结果。
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