基于提升小波和神经网络的超高压电网故障类型识别

来源 :华东电力 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ioryfei913

【摘要】

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电力调度中心为进一步提高故障类型识别率和计算速度,利用提升小波和BP网络构造了新的小波神经网络故障识别模型,应用db5提升小波对故障电流进行分解,将分解到的(0,375)Hz频

【作者】

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王忠民乐全明杨光亮郁惟镛张沛超章启明周岚

【机构】

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上海交通大学,上海市电力公司

【出处】

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华东电力

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

故障诊断故障类型识别录波数据 BP网络提升小波共轭梯度法

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电力调度中心为进一步提高故障类型识别率和计算速度,利用提升小波和BP网络构造了新的小波神经网络故障识别模型,应用db5提升小波对故障电流进行分解,将分解到的(0,375)Hz频率段的系数输入到BP神经网络;为了提高算法的收敛速度,采用共轭梯度法训练该神经网络.通过ATP仿真及华东电网实际故障录波数据的测试,结果表明该模型具有很高的识别率和收敛速度.

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