| 基于新型小波神经网络的电力故障回放技术 |
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| 引用本文： | 杜新伟,刘涤尘,李媛. 基于新型小波神经网络的电力故障回放技术[J]. 电力系统自动化, 2007, 31(15): 84-88 |
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| 作者姓名： | 杜新伟 刘涤尘 李媛 |
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| 作者单位： | 武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市,430072;武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市,430072;武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市,430072 |
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| 摘 要： | 在已有小波神经网络研究的基础上,从小波库中抽取最优小波包基作为神经元激励函数,并由时频逼近原理确定网络结构和结点个数;采用速度跟踪粒子群优化训练网络权值,克服了传统学习算法收敛速度慢和易陷入局部极小的缺陷.介绍了该网络的结构设计和参数训练方法,利用仿真实验证明其能够精确和快速地逼近非线性系统,并将该网络应用于电力故障回放装置中功率放大部分的系统辨识,建立装置的输入输出模型,根据模型输出和理想放大值确定修正值表,对故障录波数据在数字域内修正后再投入装置进行故障回放测试,有效解决了回放波形的非线性失真.
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| 关 键 词： | 故障回放 小波神经网络 小波包基 粒子群优化 速度跟踪 |
| 收稿时间： | 1900-01-01 |
| 修稿时间： | 1900-01-01 |
Power System Fault Recurrence Technology Based on New Wavelet Neural Network |
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| DU Xinwei,LIU Dichen,LI Yuan. Power System Fault Recurrence Technology Based on New Wavelet Neural Network[J]. Automation of Electric Power Systems, 2007, 31(15): 84-88 |
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| Authors: | DU Xinwei LIU Dichen LI Yuan |
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| Affiliation: | Wuhan University, Wuhan 430072, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fault recurrence wavelet neural network wavelet packet basis particle swarm optimization velocity tracking |
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