一种智能自闭/贯通线路故障区段定位新方法
对自闭/贯通配电线路发生单相接地故障时进行区段定位是当前的一个研究热点。通过提取故障发生后电压、电流的暂态分量，利用小波变换提取了一种与故障距离紧密关联的故障特征作为径向基函数网络的输入向量，实现了故障区段的定位。鉴于提取的故障特征同时受故障距离、过渡电阻和故障初相角的影响，直接作为输入向量会使神经网络的收敛速度缓慢，并且泛化能力差。因此，通过建模仿真分析了当故障距离和过渡电阻一定的条件下，故障特征随故障初相角的变化规律，并利用该规律对输入神经网络的故障特征进行了归算。通过测试样本测试的结果表明，训练好的神经网络具有很好的定位准确性，误差率小于3％。
故障区段定位 故障特征 故障初相角归算 径向基人工神经网络
张钧 何正友
西南交通大学电气工程学院 四川成都 10031
国内会议
成都
中文
684-691
2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）