基于混沌神经网络的故障暂态量选线方法研究

摘要：

为了有效提取故障暂态信息,研究选取适当的小波包基函数.针对电力系统故障暂态量的特点,为了有效克服非故障暂态信号的干扰,研究选取了容错性和联想记忆功能很强的混沌神经网络实现故障选线,并采用改进的遗传算法对混沌神经网络的权值和参数同时进行训练,加快其收敛速度.根据目标模式与神经元的输出状态构造了数值型选线判据.通过实验算例验证了基于暂态量选线判据的有效性和适用性.

关键词：暂态量、混沌神经网络、小波包、遗传算法

所属期刊栏目：21

分类号：TN915

在线出版日期：2005-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：136-138