【摘 要】
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针对单端行波故障测距方法中故障点反射波与对端母线反射波的识别问题,提出了一种改进粒子群算法优化的小波神经网络的故障测距模型。提取保护安装处检测到的行波波头时间值
【机 构】
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山东理工大学电气与电子工程学院,山东科汇电力自动化股份有限公司
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针对单端行波故障测距方法中故障点反射波与对端母线反射波的识别问题,提出了一种改进粒子群算法优化的小波神经网络的故障测距模型。提取保护安装处检测到的行波波头时间值与反向行波线模分量的李氏指数作为行波特征值,利用小波神经网络拟合行波特征值与输电线路故障距离之间的关系,构建小波神经网络故障测距模型,利用该模型可以直接得到输电线路的故障距离。在标准粒子群算法中引入遗传算法变异因子,利用改进后的粒子群算法作为小波神经网络的训练算法,优化小波神经网络的权值与阈值参数,加快了小波神经网络故障测距模型的收敛速度,并提高了
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