【摘 要】
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目前不同系统的故障定位方法主要是依据基尔霍夫定律推导出固定公式。在实际中,由于每条线路自身的独特性,定位结果总存在一些误差,若想消除此误差尤为困难。本文为解决这一
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目前不同系统的故障定位方法主要是依据基尔霍夫定律推导出固定公式。在实际中,由于每条线路自身的独特性,定位结果总存在一些误差,若想消除此误差尤为困难。本文为解决这一问题,提出了在故障定位时将传统算法与ANN神经网络算法相结合的方法。当故障发生后,将正确的位置以及短路数据输入网络进行训练,对权值与阈值进行调整。随着线路数据的积累,测距的误差会大幅减小,甚至是消除。最后,文章还进行了实验验证,结果与理论分析有较好的一致性,证明了该方法的可行性。
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