基于GA优化BP神经网络的小电流接地故障选线方法
文档名：基于GA优化BP神经网络的小电流接地故障选线方法
摘要：将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中.文中基于MATLAB进行仿真试验,通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法,将零序电流信号的各种特征量进行提取,经过故障测度函数计算得到故障测度数据,将数据分别输入到GA-BP神经网络与单一BP神经网络进行训练和测试,讨论GA-BP神经网络算法与单一BP神经网络算法选线性能的差异,输出故障选线结果并与基于各选线方法的故障测度数据进行对比.结果表明,综合多种传统选线方法的GA-BP神经网络准确率明显高于传统选线方法,且其选线速度与精度优于单一BP神经网络,能够更快速、有效地进行故障选线,满足配电网故障选线要求.
Abstract：ThealgorithmofGAoptimizedBPneuralnetworkisintroducedintothelineselectionmethodofsmallcurrentgroundingfault.ThispaperconductssimulationexperimentbasedonMATLAB,extractsthevariouscharacteristicquanti-tiesofzero-sequencecurrentsignalbytraditionallineselectionmethods,suchaswaveletpacketmethod,fifthharmonicmethod,fundamentalwaveratio,amplituderatioandphaseratiomethod,andcalculatesthefaultmeasuredatausingfaultmeasurefunction,andthen,inputsthedataintoGA-BPneutralnetworkandsingleBPneutralnetworkrespectivelyfortrainingandtesting,discussesthedifferenceinlineselectionperformancebetweenGA-BPneuralnetworkalgorithmandsingleBPneuralnetworkalgorithm,andoutputsthefaultlineselectionresultsandcompareswiththefaultmeasuredatabasedoneachlineselectionmethod.TheresultsshowthattheGA-BPneutralnetworkcombiningmultipletraditionallineselectionmethodshasmuchhigheraccuracyratethantransitionalcounterparts,anditsselectionspeedandprecisionissu-perioroversingleBPneutralnetwork,whichcancarryoutfaultlineselectioninaquickandeffectiveway,satisfyingtherequirementsoffaultlineselectioninthedistributionnetwork.
作者：徐思旸 范剑英 丁强 Author：XUSiyang FANJianying DINGQiang
作者单位：哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,哈尔滨150080;哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室,哈尔滨150080烟台东方威思顿电气有限公司,山东烟台264000
刊名：电测与仪表
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2024, 61(1)
分类号：TM711
关键词：遗传算法故障选线BP神经网络故障测度
Keywords：geneticalgorithmfaultlineselectionBPneuralnetworkfaultmeasures
机标分类号：TM712TP391TP183
在线出版日期：2024年2月3日
基金项目：基于GA优化BP神经网络的小电流接地故障选线方法[
期刊论文]电测与仪表--2024, 61(1)徐思旸范剑英丁强将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中.文中基于MATLAB进行仿真试验,通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法,将零序电流信号的各种特征量进行提取,经过故障测度函数...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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