【摘 要】
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针对传统高压直流输电故障测距方法存在的缺陷,提出了基于小波包分解与径向基函数RBF(radial ba?sis function)神经网络相结合的故障测距算法。通过RBF神经网络拟合逼近能量
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,国家电网辽宁电力有限公司营口供电公司
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针对传统高压直流输电故障测距方法存在的缺陷,提出了基于小波包分解与径向基函数RBF(radial ba?sis function)神经网络相结合的故障测距算法。通过RBF神经网络拟合逼近能量比与故障距离之间的非线性关系,采用粒子群优化算法进行优化,运用小波包分解算法提取故障暂态电压信号的频谱能量对RBF神经网络进行训练学习,形成PSO-RBF故障测距模型。将反映故障位置的特征数据输入训练后的模型可进行故障测距。大量仿真结果表明,该方法精度较高,耐受过渡电阻能力强,大幅度提高了高压直流输电系统故障测距的准确
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