【摘 要】
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自动重合闸作为保证电力系统输电线路的安全运行,提高电力系统供电可靠性的自动装置,发挥了极其重要的作用,因而自动重合闸装置被广泛地应用在目前的输电线路上.但是现在的自
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自动重合闸作为保证电力系统输电线路的安全运行,提高电力系统供电可靠性的自动装置,发挥了极其重要的作用,因而自动重合闸装置被广泛地应用在目前的输电线路上.但是现在的自动重合闸装置不具备判别瞬时还是永久故障的能力,当重合于永久故障时,会对系统造成严重的危害.论文主要针对目前自动重合闸装置盲目重合的问题,引入模糊神经网络,以实现自动重合闸的自适应性.论文对模糊神经网络及单相与三相跳闸后的暂态过程进行了研究,并在此基础上构建相应的模糊神经网络以分别实现智能型的自适应单相重合闸与自适应三相重合闸.模糊神经网络的学习样本与检测样本都是由MATLAB仿真获得,对神经网络的学习训练程序是用MATLAB语言实现.利用MATLAB仿真对训练好的模糊神经网络进行检测后,可以得到较好的输出结果,即模糊神经网络能够正确地判断瞬时与永久故障,验证了所建立的模糊神经网络的正确性.论文最后还给出了一个模糊神经网络的综合判断模块,以确定在断路器跳闸后,是进入单相模糊神经网络还是三相模糊神经网络来进行瞬时与永久故障的判断.
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