基于模糊神经网络的单相重合闸故障识别
董骊
福建工程学院环境与设备工程系,福建,福州,350007
摘要：自动重合闸是提高电力系统供电可靠性、保证电力输电线路安全运行的重要装置,广泛应用于供电输送线中.针对自动重合闸电压判据可能出现误判的情况,文章提出了一种将模糊神经网络应用于单相自动重合闸故障识别的方法,构造了一个具有2个输入、1个输出的模糊神经网络模型,用于识别瞬时性故障与永久性故障,并采用从样本中获取模糊规则的方法和利用Matlab软件对该方法进行仿真实验.仿真结果验证了该方法的可行性和准确性.
关键词：电力系统自动重合闸单相接地故障故障识别模糊神经网络
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：福建工程学院科研发展基金(GY-Z0693)
论文发表日期：2009-01-01
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：3( 49-51 )
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