基于神经网络的煤矿井下低压漏电保护算法的研究
卢江洲1
杨跃军2
马星河3
1.河南煤矿安全监察局豫两监察分局,河南洛阳,4710022.义马煤业集团股份有限公司机电处,河南义马,4723003.河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作,454003
摘要：针对目前煤矿井下漏电保护在实际应用中存在保护精度不高,保护误动、拒动等情况,选择基于暂态分量的零序电流互积求和极大值法,基于稳态分量的零序电流幅值法,零序功率方向法以及零序导纳法等四种优势互补的漏电保护方法,利用神经网络对该四种保护结果进行融合处理,以提高漏电保护的可靠性和稳定性.根据四种保护算法的故障测度函数对建立的神经网络模型进行仿真分析,验证了基于神经网络的融合漏电保护算法能有效地实现煤矿井下低压漏电保护.
关键词：神经网络漏电保护Matlab仿真
分类号：TM773(输配电工程、电力网及电力系统)TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2013-01-01
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：4( 1-4 )
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