首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于小波神经网络的自适应单相重合闸
引用本文:陈少华,徐子利,陈允平.基于小波神经网络的自适应单相重合闸[J].武汉大学学报(工学版),2004,37(1):106-109.
作者姓名:陈少华  徐子利  陈允平
作者单位:1. 广东工业大学自动化学院,广东,广州,510090;武汉大学电气工程学院,湖北,武汉,430072
2. 广东工业大学自动化学院,广东,广州,510090
3. 武汉大学电气工程学院,湖北,武汉,430072
摘    要:自适应重合闸的首要问题是正确判别瞬时性故障和永久性故障,针对故障时丰富的暂态信息,提出了一种基于小波神经网络式单相自动重合闸的方案,通过小波变换算法提取故障暂态信号特征量后,再利用ANN的非线性拟合和自学习能力进行故障判别,确定正确的重合闸策略.通过EMTP及MATLAB进行了大量的仿真试验,验证了该方案的可行性,并解决了自适应单相重合闸的电压判据在判别瞬时性故障与永久性故障时存在的缺陷.

关 键 词:瞬时性故障  永久性故障  自适应重合闸  小波神经网络
文章编号:1671-8844(2004)01-106-04
修稿时间:2003年3月29日

Adaptive single-phase reclosing based on wavelet neural network
CHEN Shao-hua.Adaptive single-phase reclosing based on wavelet neural network[J].Engineering Journal of Wuhan University,2004,37(1):106-109.
Authors:CHEN Shao-hua
Affiliation:CHEN Shao-hua~
Abstract:An adaptive single-phase reclosing scheme based on wavelet neural network is presented to overcome the fault of voltage criteria of adaptive single-phase reclosing in distinguishing the instantaneous faults from permanent fault. And a scheme based on three-layer wavelet neural network has been put forward. The simulated results of electric magic transient program(EMTP) and MATLAB show the feasibility of this method.
Keywords:instantaneous fault  permanent fault  adaptive single-phase reclosing  wavelet neural network
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号