【摘 要】
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针对传统的距离保护方法存在许多不足，提出了一种将BP网络与径向基函数网络相结合的距离保护模型。分别采用BP网络构建振荡识别子网络，采用RBFN构成的故障检测定位子网络，并采用
【机 构】
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长沙电力职业技术学院,湖南省电力勘测设计院
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针对传统的距离保护方法存在许多不足，提出了一种将BP网络与径向基函数网络相结合的距离保护模型。分别采用BP网络构建振荡识别子网络，采用RBFN构成的故障检测定位子网络，并采用附加动量项和自适应学习率等措施增加BP算法学习过程的稳定性和收敛速度；为增加网络训练的确定性，文中进行了大量的仿真计算，结果表明，该方法能够对电力系统的各种故障情况进行正确的识别并且比目前常用的神经网络式距离保护有更高的工作效率。文章最后也分析了神经网络技术在距离保护中存在的不确定性，指出了消除不确定性的措施。
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