【摘 要】
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针对采用单一故障信息的配电网接地故障选线方法存在的缺陷,提出一种基于遗传算法(GA)改进BP神经网络的融合选线算法。该算法分别采用5次谐波法、有功分量法和暂态能量法从零
【基金项目】
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桂林电子科技大学创新项目基金(2017YJCX13,2017YJCX15).
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针对采用单一故障信息的配电网接地故障选线方法存在的缺陷,提出一种基于遗传算法(GA)改进BP神经网络的融合选线算法。该算法分别采用5次谐波法、有功分量法和暂态能量法从零序电流信号中提取5次谐波分量、有功分量、暂态能量作为故障特征,并定义其故障程度,然后将这些故障程度作为模型的输入,利用故障稳态与暂态信息对接地故障不同的判别能力,并通过GA优化BP神经网络的权值和阈值,避免神经网络陷入局部极值,使得选线模型达到较高的精度。仿真结果表明,在采用真实录波数据作为样本的情况下,所提改进算法比BP神经网络算法的选线
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