【摘 要】
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本文采用RBF网络为基础构建小电流接地系统的选线模型。通过种群更新机制、进化参数自适应等方法提高差分进化算法(DE)的训练能力,进而应用DE优化RBF网络参数。采用ATP仿真软
【机 构】
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贵州电网有限责任公司遵义供电局,南京南瑞继保电气有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号51707091)
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本文采用RBF网络为基础构建小电流接地系统的选线模型。通过种群更新机制、进化参数自适应等方法提高差分进化算法(DE)的训练能力,进而应用DE优化RBF网络参数。采用ATP仿真软件建立小电流接地配电系统的仿真模型,采样不同故障条件下的零序电流信号,提取稳态和暂态的多种故障特征分量输入优化好的RBF神经网络,结果表明经过DE训练的RBF网络收敛速度快,输出误差小,选线正确率高于传统RBF神经网络,且不受各种故障条件的影响。
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