基于经验小波变换和学习矢量量化神经网络的输电线路故障分类

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随着特高压电网的建设规模不断扩大,我国的电力系统迈向了远距离、大容量低损耗的输电模式,给社会生产和人民生活带来了巨大的经济效益。随着输电电压等级的逐步提高以及电网结构日趋复杂,对现代电力系统运行的安全稳定性提出了更高的要求。输电线路作为电力网络传输的载体,是电力系统中的重要组成部分,一旦发生短路故障,将会给国民经济和人民生活带来巨大损失。因此,建立一种行之有效的输电线路故障检测及分类模型,对于确保电力系统稳定运行有重要的现实意义。本文将输电线路发生故障时的暂态电流作为研究对象,并在结合信号处理技术和
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