基于概率神经网络的广域后备保护故障判别研究

广域后备保护采集各节点相关信息，以判别电网某区域的故障元件。利用PNN的良好分类和容错能力，提出了基于PNN的广域后备保护故障判别新方法。以线路故障方向元件、线路距离Ⅱ段测量元件、主保护动作状态为PNN网络输入，利用确定故障下的状态信息矩阵作为训练样本，训练PNN网络；再用随机故障时的元件状态信息向量作为测试样本，通过大量仿真实验，模拟了多种信息不准确情况下的故障判别结果。实验证明基于PNN网络的广域后备保护故障判别，具有很好的容错性和正判能力。