【摘 要】
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为了提高小电流接地系统故障选线的速度和精度,使系统快速准确地进行故障选线,提出了基于人工蜂群优化深度神经网络(ABC-DNN)的故障选线方法。根据杭州某配电系统的实际数据,
【机 构】
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国网浙江省电力公司经济技术研究院,华北电力大学电气与电子工程学院,国网浙江省电力公司宁波市供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501185);北京市自然科学基金资助项目(4164101);河北省自然科学基金资助项目(F2016502062);国家电网科技项目(SGZJJY00SJJS1700029)~~
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为了提高小电流接地系统故障选线的速度和精度,使系统快速准确地进行故障选线,提出了基于人工蜂群优化深度神经网络(ABC-DNN)的故障选线方法。根据杭州某配电系统的实际数据,利用Matlab/Simulink搭建了小电流接地系统模型,获取故障线路中的零序电流,并从中提取暂态能量分量、稳态基波分量以及五次谐波分量作为样本数据,输入经人工蜂群优化的深度神经网络模型,经过训练输出选线结果。通过人工蜂群算法优化网络的权重,在一定程度上缩短了训练时间,提高了判断准确性。根据实际数据得到的选线结果显示,该方法降低了训练
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