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基于神经网络模型的母线保护
引用本文:罗建,李亚军,徐国禹,高家志,龙小平,王官洁.基于神经网络模型的母线保护[J].电力系统自动化,2002,26(11):41-44.
作者姓名:罗建  李亚军  徐国禹  高家志  龙小平  王官洁
作者单位:1. 重庆大学电气工程学院,重庆市,400044;重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室,重庆市,400044
2. 重庆市电力公司,重庆市,400014
摘    要:提出了一种基于神经网络模型的母线保护。将母线上各电流互感器的不同特性全部放入到神经网络中,并将从各电流互感器获得的同步采样电流值作为神经网络的输入。依据获得的各个同步采样电流值对神经网络模型参数进行有指导性的自适应学习估计,在不同情况下估计出神经网络模型的最佳模型参数,即形成了一套完整的母线保护神经网络模型。依据这一方法估计出的神经网络模型,可区分不同情况下的母线内部故障和外部故障。

关 键 词:电力系统  母线保护  神经网络  参数估计  继电保护
收稿时间:1/1/1900 12:00:00 AM
修稿时间:1/1/1900 12:00:00 AM

RESEARCH OF BUS PROTECTION BASED ON ANN MODEL
Luo Jian ,Li Yajun ,Xu Guoyu ,Gao Jiazhi ,Long Xiaoping ,Wang Guanjie.RESEARCH OF BUS PROTECTION BASED ON ANN MODEL[J].Automation of Electric Power Systems,2002,26(11):41-44.
Authors:Luo Jian    Li Yajun  Xu Guoyu    Gao Jiazhi  Long Xiaoping  Wang Guanjie
Affiliation:Luo Jian 1,2,Li Yajun 3,Xu Guoyu 1,2,Gao Jiazhi 3,Long Xiaoping 3,Wang Guanjie 1,2
Abstract:The paper presents a bus protection based on ANN model. The various current transformer (CT) properties are gathered in ANN model, and the current values, sampled synchronously from each CT connected with the bus, are used as the inputs of ANN model. The optimal parameters of ANN model are learned and estimated by the sampling current values with the supervised adaptive way under different conditions, so the practical ANN model of bus protection is formed. Based on the ANN model learned and estimated, all internal faults and external faults are identified under different conditions.
Keywords:power systems  bus protection  ANN  parameter estimation
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