基于模糊神经网络的小电流接地故障选线方法的研究

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国内外中低压配电网广泛采用小电流接地方式。小电流接地系统中发生最多的是单相接地故障,虽在短时间内并不影响电网的正常运行,但为了防止故障扩大,须尽快查找故障馈线。由于配电网结构的复杂性及各单一选线方法的局限性,使得故障选线这一难题始终没有得到解决。随着人工智能的发展,基于多判据智能融合的选线方法应运而生。其中模糊神经网络能有效的将各选线方法进行融合,但本身也存在诸如网络模型构建困难、易陷入局部极值等问题。考虑到遗传算法具有很强的全局优化能力,将其与模糊神经网络结合应用于故障选线,可以提高选线的可靠性。
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