【摘 要】
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如何准确实现故障选线是小电流接地系统长期存在的难题,现有的选线方法和装置,都存在着许多不足.针对这种情况,以理想的建模为背景,以提高小电流接地系统的故障选线准确率为
【机 构】
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广东工业大学自动化学院,广东,广州,510090
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如何准确实现故障选线是小电流接地系统长期存在的难题,现有的选线方法和装置,都存在着许多不足.针对这种情况,以理想的建模为背景,以提高小电流接地系统的故障选线准确率为目的,提出了基于RBF神经网络的故障选线方法.RBF神经网络是一种局部逼近的神经网络,选取高斯基函数作为RBF基函数.文中在理想情况下建立一个模型,选取各条线路的零序电流、零序有功和零序无功作为输入的特征电气量,保证了故障线路特征选取的一般性;然后利用RBF神经网络强大的自适应、自学习能力,对电气特征量进行训练,保证了其快速的收敛性以及选线的准确性.文中的仿真结果表明,利用训练好的RBF神经网络可以实现故障选线,不但准确而且可靠,具有一定的可行性.
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