引用本文:刘凤霞,刘前进.基于模糊神经网络的故障类型识别[J].电力系统保护与控制,2006,34(3):12-14,19.
.[J].Power System Protection and Control,2006,34(3):12-14,19
【打印本页】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  【EndNote】   【RefMan】   【BibTex】
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 3914次   下载 2139 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
基于模糊神经网络的故障类型识别
刘凤霞1,2, 刘前进
1.华南理工大学电力学院,广东 广州 510640;2.揭阳供电局,广东 揭阳 522000
摘要:
提出了基于模糊神经网络的双端电源输电线路故障类型识别的方法,用ATP提取输电线路故障后一周后继电保护安装点的三相电压电流以及反映接地故障的零序电流基频分量及其相应的相角,并采用T-S模型与改进BP算法结合的模糊神经网络,实现故障类型识别。该方法不受故障位置、故障电阻及对两端电源初始相角差、系统运行方式等不确定的因素影响,仿真结果表明该类型识别方法可靠、正确。
关键词:  模糊神经网络  T-S模型  故障类型识别
DOI:10.7667/j.issn.1674-3415.2006.03.004
分类号:
基金项目:
Abstract:
Key words:  
  • 1
X关闭
  • 1
X关闭
引用本文:
【打印本页】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  【EndNote】   【RefMan】   【BibTex】
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览次   下载  
分享到: 微信 更多
摘要:
关键词:  
DOI:
分类号:
基金项目:
Abstract:
Key words:  
  • 1
X关闭
  • 1
X关闭