一种基于神经网络的数据融合选线方法
在配电网络中，单相接地故障占到所有故障的80％左右。如何准确、快速的诊断出故障线路是实际中经常遇到的问题。其中又属小电流故障系统最为常见，其接地电流小，易受到外界干扰和线路本身参数变化的影响。若用单一选线法选线效果不够理想，本文采用零序电流的五次谐波、线路的功率、零序电流的能量作为故障选线的特征量，运用BP神经网络进行综合选线。通过MATLAB仿真结果可知选线结果比较理想，较好的解决了单一选线法准确率不高的问题。
配电网络 故障选线 小电流接地模型 神经网络 数据融合
熊云峰 王时胜 张问谦
南昌大学
国内会议
智能电网与先进电力设备学术交流会暨中国电工技术学会电器智能化系统及应用专业委员会2011年学术年会
苏州
中文
53-58
2011-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）