【摘 要】
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分布式电源(DG)接入配电网以后,原有的简单的单电源辐射网络变为了复杂的多电源网络,导致传统配电网继电保护出现灵敏度降低、拒动、误动等问题。本文提出了一种基于RBF神经
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50577006)
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分布式电源(DG)接入配电网以后,原有的简单的单电源辐射网络变为了复杂的多电源网络,导致传统配电网继电保护出现灵敏度降低、拒动、误动等问题。本文提出了一种基于RBF神经网络的分布式保护原理,仅利用配电网故障后的电流分量和正常运行时的负荷电流,便可以在线实时检测系统是否发生故障,实现对高DG渗透配网的故障检测和识别,达到自适应的容错保护技术。通过仿真证明了该原理的正确性,有效性和移植性,为建立适合于多DG渗透,自适应网络拓扑结构变化的新型配网保护策略奠定了理论基础。
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