论文部分内容阅读
将神经网络模式识别的功能应用于输电线路故障定位中。整体结构由三部分组成,故障检测子网络、故障选相子网络和故障定位子网络。当故障检测子网络发现故障后,故障选相子网络工作判断出故障类型,最后由相应的故障定位子网络确定具体故障位置。其中输入数据的预处理采用小波变换与能谱熵相结合的方法。利用Matlab软件对选定的电力系统模型进行故障仿真。仿真结果表明,基于BP网络的输电线路故障定位不受故障类型、故障电阻、故障点位置、电势角等因素影响,可靠性高。