电力系统及其自动化学报
電力繫統及其自動化學報
전력계통급기자동화학보
PROCEEDINGS OF THE CHINESE SOCIETY OF UNIVERSITIES
2015年
5期
86-91
,共6页
带分支配电线路%故障定位%行波%概率神经网络
帶分支配電線路%故障定位%行波%概率神經網絡
대분지배전선로%고장정위%행파%개솔신경망락
distribution line with branches%fault location%traveling wave%probabilistic neural network
针对配电网分支多、故障点信号弱的特点提出了一种利用C行波法和PNN神经网络的功能互补性来实现对带有分支的配电网故障线路的准确故障定位的方法.首先利用C行波法确定故障点到母线端的距离;由于到母线端同样距离的分支可能不止一个,故利用PNN神经网络的模式识别功能来进一步确定故障分支,从而可以实现精确故障定位.理论分析和仿真结果表明,该方法能够准确地确定带分支配电网单相接地故障位置.
針對配電網分支多、故障點信號弱的特點提齣瞭一種利用C行波法和PNN神經網絡的功能互補性來實現對帶有分支的配電網故障線路的準確故障定位的方法.首先利用C行波法確定故障點到母線耑的距離;由于到母線耑同樣距離的分支可能不止一箇,故利用PNN神經網絡的模式識彆功能來進一步確定故障分支,從而可以實現精確故障定位.理論分析和倣真結果錶明,該方法能夠準確地確定帶分支配電網單相接地故障位置.
침대배전망분지다、고장점신호약적특점제출료일충이용C행파법화PNN신경망락적공능호보성래실현대대유분지적배전망고장선로적준학고장정위적방법.수선이용C행파법학정고장점도모선단적거리;유우도모선단동양거리적분지가능불지일개,고이용PNN신경망락적모식식별공능래진일보학정고장분지,종이가이실현정학고장정위.이론분석화방진결과표명,해방법능구준학지학정대분지배전망단상접지고장위치.
