自动化技术与应用
自動化技術與應用
자동화기술여응용
TECHNIQUES OF AUTOMATION AND APPLICATIONS
2012年
9期
64-68
,共5页
赵智%任桂山%陈津刚%陈学梅
趙智%任桂山%陳津剛%陳學梅
조지%임계산%진진강%진학매
配电网%故障类型识别%小波分析%神经网络
配電網%故障類型識彆%小波分析%神經網絡
배전망%고장류형식별%소파분석%신경망락
针对电力系统配电线路故障类型识别的问题,为提高故障类型识别准确性,提出应用小波变换技术对故障信号进行预处理,提取工频信息构成神经网络的训练样本集,通过构建自组织特征映射网络对不同故障类型的特征向量进行自动聚类来实现对故障类型的识别.大量的仿真测试表明,此网络模型收敛速度快,通过自学习能够有效覆盖故障模式空间,实现对不同故障类型的准确识别,网络对故障类型的识别不受故障过渡电阻、系统运行方式以及故障点位置等因素的影响.
針對電力繫統配電線路故障類型識彆的問題,為提高故障類型識彆準確性,提齣應用小波變換技術對故障信號進行預處理,提取工頻信息構成神經網絡的訓練樣本集,通過構建自組織特徵映射網絡對不同故障類型的特徵嚮量進行自動聚類來實現對故障類型的識彆.大量的倣真測試錶明,此網絡模型收斂速度快,通過自學習能夠有效覆蓋故障模式空間,實現對不同故障類型的準確識彆,網絡對故障類型的識彆不受故障過渡電阻、繫統運行方式以及故障點位置等因素的影響.
침대전력계통배전선로고장류형식별적문제,위제고고장류형식별준학성,제출응용소파변환기술대고장신호진행예처리,제취공빈신식구성신경망락적훈련양본집,통과구건자조직특정영사망락대불동고장류형적특정향량진행자동취류래실현대고장류형적식별.대량적방진측시표명,차망락모형수렴속도쾌,통과자학습능구유효복개고장모식공간,실현대불동고장류형적준학식별,망락대고장류형적식별불수고장과도전조、계통운행방식이급고장점위치등인소적영향.
