| 基于模糊匹配的配电网短路故障区段定位方法 |
| |
| 引用本文： | 高艺文,龙 呈,苏学能,石 铖,高红均. 基于模糊匹配的配电网短路故障区段定位方法[J]. 四川电力技术, 2022, 45(6): 73-79 |
| |
| 作者姓名： | 高艺文 龙 呈 苏学能 石 铖 高红均 |
| |
| 作者单位： | 国网四川省电力公司电力科学研究院;四川大学电气工程学院 |
| |
| 基金项目： | 国网四川省电力公司科技项目(基于事件化匹配的配电网络故障综合研判技术研究及应用?５２１９９７２２０００Ｑ) |
| |
| 摘 要： | 针对传统10 kV配电网短路故障方法难以适应非健全信息环境的难题，文中利用配电网配用电信息系统的多源数据，以Elman神经网络模型为中心，建立基于模糊匹配的短路故障区段定位方法。首先，以配用电信息系统数据库为基础，对配电网短路故障相关的信号与电气量进行分析，建立配电网短路故障诊断特征库。然后通过I-Relief算法进行主要特征的筛选选取，来作为Elman神经网络的数据输入，并基于Elman神经网络模型对多源数据和配电网短路故障类型及位置进行模糊匹配。最后通过西南某地区实际算例分析，证明所提模型能高效快速地对10 kV配电网短路故障进行区段定位，且具有较好的容错性和实用性。
|
| 关 键 词： | 配电网 故障诊断 特征选择 Elman神经网络 |
Short-circuit Fault Location Method of Distribution Network Based on Fuzzy Matching |
| |
| GAO Yiwen,LONG Cheng,SU Xueneng,SHI Cheng,GAO Hongjun. Short-circuit Fault Location Method of Distribution Network Based on Fuzzy Matching[J]. Sichuan Electric Power Technology, 2022, 45(6): 73-79 |
| |
| Authors: | GAO Yiwen LONG Cheng SU Xueneng SHI Cheng GAO Hongjun |
| |
| Affiliation: | State Grid Sichuan Electric Power Research Institute;College of Electrical Engineering, Sichuan University |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | distribution network fault diagnosis feature selection Elman neural network |
|
| 点击此处可从《四川电力技术》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《四川电力技术》下载免费的PDF全文 |
