基于 GA 优化 T－S 模糊神经网络的小电流接地故障选线新方法

摘要：

在小电流接地系统中，发生最多的是单相接地故障，针对如何快速准确地查找故障线路一直都是重点研究课题，且没有得到有效的解决。本文提出一种基于遗传算法（ GA）优化T－S模糊神经网络的配电网故障选线新方法：通过调整传统GA的适应度函数，先对网络初始参数、权值进行一次优化后，使用梯度下降法进行二次优化的选线算法。讨论了T－S模糊神经网络，传统GA优化的T－S模糊神经网络及不同网络结构对网络性能的影响。研究结果表明新型GA优化T－S模糊神经网络的选线效果明显优于T－S模糊神经网络和传统GA优化T－S模糊神经网络，能够快速、准确、可靠的选取故障线路。

关键词：小电流接地系统、单相接地、选线、GA、T-S模糊神经网络

所属期刊栏目：53

分类号：TM774(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51177036；安徽省自然科学基金资助项目1408085MKL13

在线出版日期：2016-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：6-11