【摘 要】
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随着电力行业的快速发展,电网在向着容量更大,智能化水平更高的方向发展。目前电网的客观规模存在着因故障大规模停电的风险。由于电力与社会发展和人民生活的密切相关性,一旦因故障发生停电事件,会给人民日常生活水平带来极大的不便及给社会经济带来巨大的损失。由此,电网运行的稳定性和故障发生之前的诊断工作显得尤为重要。当电网发生故障时,开关量误动、拒动、信息畸变丢失等不确定性因素往往使得基于开关量信息的电网故障
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随着电力行业的快速发展,电网在向着容量更大,智能化水平更高的方向发展。目前电网的客观规模存在着因故障大规模停电的风险。由于电力与社会发展和人民生活的密切相关性,一旦因故障发生停电事件,会给人民日常生活水平带来极大的不便及给社会经济带来巨大的损失。由此,电网运行的稳定性和故障发生之前的诊断工作显得尤为重要。当电网发生故障时,开关量误动、拒动、信息畸变丢失等不确定性因素往往使得基于开关量信息的电网故障诊断难以取得满意的诊断果。针对电网保护及断路器信息不完备、不准确问题,本文研究基于开关量的输电线路故障诊断问题,利用神经网络本身所具有自主学习性、非线性等优点,实现对电网线路检测的功能。与此同时,为了提高故障诊断的效率和诊断速度,提出用萤火虫算法优化BP神经网络的混合算法,应用于电网故障诊断。将萤火虫算法的全局寻优计算能力与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络的收敛阈值,弥补了BP神经网络的不足。将其应用于电网线路故障多发区域的诊断,验证两者的结合的优越性。本文在上述两方面展开工作,利用MATLAB软件分别将BP神经网络、萤火虫和BP神经网络混合方法进行仿真,通过仿真结果对比,来分析所提方法在电网故障方面的有效性。
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