基于组合神经网络的输电线故障类型识别

摘要：

准确的输电线路故障类型识别是实现故障测距的前提，文中在高压输电线路故障分析的基础上，构建了由Kohonen自组织特征映射神经网络模型和BP网络模型组合而成的类型识别网络模型，来实现输电线路的故障检测及故障类型识别。经理论分析和大量的EMTP仿真表明：此网络模型较单一网络模型，所需训练样本少，学习时间短，并且在各种故障模式下，均能可靠、准确实现输电线路故障类型的识别，不受故障过渡电阻、故障初始角、系统运行方式、故障点位置等因素的影响。

关键词：故障类型识别、神经网络、输电线

所属期刊栏目：29

分类号：TM773(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：中国民用航空总局教育教学研究项目98-3-04

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

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