基于遗传算法优化小波神经网络的井下电缆故障测距方法
田书
赵敏
1.河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作,4540002.河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作,454000
摘要：针对煤矿井下电网发生单相接地故障后定位困难,现有测距方法可靠性及测距精度低等问题,提出基于故障后暂态电气量由遗传算法优化小波神经网络,实现井下电缆馈线单相接地故障测距的方法。通过不同过渡电阻,故障距离情况的仿真结果表明,基于遗传算法优化的小波神经网络能实现准确故障测距,且较之基于BP算法小波神经网络的测距方法,其在测距精度和收敛时间方面表现更优。
关键词：故障测距小波神经网络遗传算法
分类号：TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 62-68 )
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