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基于小波神经网络的输电线路故障检测

Fault Detection in Transmission Line Based on Wavelet Neural Network

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【作者】 张庆超段晖耿超林志波李阮昭聂书群

【Author】 ZHANG Qing-chao~1, DUAN Hui~1, GENG Chao~1, LIN Zhi-bo~2, LI Ruan-zhao~2, NIE Shu-qun~2(1.School of Electrical and Automation Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China;2.Extra High Voltage Power Transmission Filiale, China Southern Power Grid, Guangzhou 510620, China)

【机构】 天津大学电气与自动化工程学院中国南方电网超高压输变电公司中国南方电网超高压输变电公司 天津300072天津300072广州510620广州510620

【摘要】 在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上,提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法.理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明,该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的,与传统的人工神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强的特点.

【Abstract】 Based on the analysis of the time frequency character of wavelet function and the learning capability and algorithm robustness of the artificial neural network (ANN),a method for the fault detection of transmission line in an electrical system is presented in terms of wavelet neural network(WNN).The theoretical analysis and results of the electrical magnetic transient program(EMTP)simulation show that the model and algorithm of the WNN fault detection are effective and superior to those of conventional ANN fault detection in its quick convergence and good generality.

【基金】 天津市重点自然科学基金资助项目(023801211).
  • 【文献出处】 天津大学学报 ,Journal of Tianjin University , 编辑部邮箱 ,2003年06期
  • 【分类号】TM755
  • 【被引频次】21
  • 【下载频次】291
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