基于纵横交叉算法的神经网络配电网故障选线研究

摘要：

为了提高小电流接地系统单相接地故障选线的精度,提出一种基于纵横交叉算法优化RBF神经网络的故障选线新方法.利用Matlab/Simulink仿真单相接地得到一组零序电流信号,通过小波包变换和傅里叶变换从中提取出暂态特征值、有功分量以及五次谐波分量.再将提取得到的特征量作为神经网络的输入,用纵横交叉算法优化后的神经网络对故障特征值进行训练,实现故障选线.仿真中建立100组不同的故障样本,其中80组作为训练集,20组作为测试集.实验结果表明,与传统神经网络相比,CSO-RBF方法训练效果好,准确性高.

关键词：小波包变换、纵横交叉法、输电线路故障诊断、RBF神经网络、局部最优

所属期刊栏目：44

分类号：I20;D91

资助基金：广东省电网公司科技项目GDKJ00000009

在线出版日期：2016-12-30（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：90-95