基于组合神经网络的输电线故障类型识别

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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。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90494X/200104/5245785.html

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关键词：神经网络 神经网 神经网络模型 cqvip 网络模型 高压输电线路 故障类型 识别 组合神经网络