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黄妍妍 (黄妍妍.) [1] | 李天友 (李天友.) [2] | 黄建业 (黄建业.) [3]

Abstract:

  谐振接地系统单相接地故障的故障特征受现场环境影响较大,利用单一方法进行故障定位准确性不高。本文提出一种将广义S变换的能谱相似度及特征频段幅值比作为特征量,并通过经遗传算法优化的人工神经网络进行模糊故障定位的新方法,最后,通过仿真及现场录波数据验证了该方法具有较高的准确性和可靠性。

Keyword:

单相接地故障 幅值比 广义S变换 能谱相似度 遗传算法优化的人工神经网络

Community:

  • [ 1 ] [黄妍妍]福州大学电气工程与自动化学院
  • [ 2 ] [李天友]福建省电力有限公司
  • [ 3 ] [黄建业]福建省电力有限公司电力科学研究院

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Year: 2016

Page: 2-2

Language: Chinese

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30 Days PV: 3

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