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基于小波神经网络的超高压输电线路行波测距保护研究
引用本文:肖辉,宋弘,吴浩. 基于小波神经网络的超高压输电线路行波测距保护研究[J]. 四川理工学院学报(自然科学版), 2010, 23(3): 328-330
作者姓名:肖辉  宋弘  吴浩
作者单位:四川理工学院自动化与电子信息学院,四川,自贡,643000
基金项目:人工智能四川省高校重点实验室项目 
摘    要:针对超高压输电线路的超高速保护而建立人工神经网络模型,将输电线路行波信息和高频暂态电流信号经小波变换数据预处理,并提取相关时域和频域特征值之后作为分布式神经网络的输入,以通过人工神经网络来准确识别线路故障类型、故障位置,为实现保护的超高速动作提供判据。

关 键 词:小波变换  行波信息  超高速保护

Study of EHV Transmission Line Traveling Wave Distance Protection Based on Wavelet Neural Networks
XIAO Hui,SONG Hong,WU Hao. Study of EHV Transmission Line Traveling Wave Distance Protection Based on Wavelet Neural Networks[J]. Journal of Sichuan University of Science & Engineering(Natural Science Editton), 2010, 23(3): 328-330
Authors:XIAO Hui  SONG Hong  WU Hao
Abstract:Artificial neural network model is established for ultra-high speed protection on EHV transmission lines,we extract relevant time-domain and frequency domain characteristics to be a distributed neural network input after traveling wave information and high-frequency transient signals are pre-processed by wavelet transformation.The fault types and location on EHV transmission lines should be identified accurately through artificial neural network,then it can provide some protection criterion to achieve ultra-high-speed action.
Keywords:wavelet  traveling wave information  uitra-high speed protection
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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