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基于SPDS神经网络的电流保护 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于SPDS神经网络的全新的电流保护方式。该网络采用的是3层SPDS神经网络模型,由3部分构成:故障类型与相别判断子网络ANN1、故障方向判别子网络ANN2、振荡识别子网络ANN3。对该模型进行了各种故障状态的测试及仿真实验,并与BP网络进行比较,发现SPDS网络训练速度快,且证实了基于SPDS网络的电流保护的可行性。 相似文献
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该文研究一种由模糊逻辑和人工神经网络(ANN)组成的,对发电机定子线圈进行故障保护的综合方法。该方法只采用发电机机端电压、电流信号,并对这些信号进行特征提取,然后用到FNN的故障诊断和定位上。该技术由两个阶段组成:基于人工神经网络(ANN)的故障类型分类和基于一个包括模糊逻辑以及人工神经网络的综合网络的进行定子绕组故障精确定位。 相似文献
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1 前言 韩城电厂3、4号机定子接地保护采用基波零序电压式保护,有15%~20%的死区,即在发电机中性点附近的定子绕组接地时保护不能动作。1994年利用4号机大修之机,加装了南京电力自动化设备总厂生产的双频式定子接地保护。该保护的基波零序电压部分,保护由机端起85%定子绕组的接地故障。三次谐波部分(即JDJ—31型保护),保护中性点附近20%~30%定子绕组的接地故障。 相似文献
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针对现有电流速断保护无法保护线路全长且可能失去保护范围的问题,提出一种双层判据的自适应全线电流保护方法。该保护方法先通过第一层判据中可自适应调整的低整定值,实现不受系统运行方式与故障类型影响的全线故障监测,再利用第二层判据实现线路故障区段定位,确保保护正确动作。考虑到电流保护难以准确辨识高阻接地故障,通过分析系统零序网络,提出一种基于复合功率的高阻接地故障辨识方法。仿真结果表明,所提保护方法不受系统负荷变化及故障类型影响,可有效提升配电网线路保护范围及高阻接地故障辨识能力,保障保护动作的可靠性及灵敏性。 相似文献