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在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上,提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法.理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明,该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的,与传统的人工神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强的特点.
基于小波神经网络的输电线路故障检测
【摘 要】
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在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上,提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法.理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明,
【机 构】
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天津大学电气与自动化工程学院,中国南方电网超高压输变电公司
【出 处】
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天津大学学报
【发表日期】
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2003年6期
【基金项目】
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天津市重点自然科学基金资助项目(023801211).
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