煤矿机电
煤礦機電
매광궤전
COLLIERY MECHANICAL & ELECTRICAL TECHNOLOGY
2014年
6期
52-56,60
,共6页
双树FB结构复小波%配电网%单相接地故障%改进RBF网络%故障选线
雙樹FB結構複小波%配電網%單相接地故障%改進RBF網絡%故障選線
쌍수FB결구복소파%배전망%단상접지고장%개진RBF망락%고장선선
在引用双树FB结构复小波的奇异性检测理论和模极大值理论的基础上,提出了改进传统RBF神经网络的优化方法.即将Chaari复小波变换理论与RBF神经网络技术结合,进而实现了基于两者结合的综合选线方法.利用复小波变换提取发生故障后各支路零序电流的暂态信号特征,将其作为改进RBF神经网络的输入向量,再利用RBF神经网络强大的自适应、自学习能力,对特征量进行训练,确保其快速的收敛性以及选线的准确性.仿真实验结果,表明该方法能准确进行单相故障选线.
在引用雙樹FB結構複小波的奇異性檢測理論和模極大值理論的基礎上,提齣瞭改進傳統RBF神經網絡的優化方法.即將Chaari複小波變換理論與RBF神經網絡技術結閤,進而實現瞭基于兩者結閤的綜閤選線方法.利用複小波變換提取髮生故障後各支路零序電流的暫態信號特徵,將其作為改進RBF神經網絡的輸入嚮量,再利用RBF神經網絡彊大的自適應、自學習能力,對特徵量進行訓練,確保其快速的收斂性以及選線的準確性.倣真實驗結果,錶明該方法能準確進行單相故障選線.
재인용쌍수FB결구복소파적기이성검측이론화모겁대치이론적기출상,제출료개진전통RBF신경망락적우화방법.즉장Chaari복소파변환이론여RBF신경망락기술결합,진이실현료기우량자결합적종합선선방법.이용복소파변환제취발생고장후각지로령서전류적잠태신호특정,장기작위개진RBF신경망락적수입향량,재이용RBF신경망락강대적자괄응、자학습능력,대특정량진행훈련,학보기쾌속적수렴성이급선선적준학성.방진실험결과,표명해방법능준학진행단상고장선선.
