基于混合算法的单端行波故障测距方法研究
来源期刊:控制工程2017年第6期
论文作者:张斌 毛元 董海鹰
文章页码:1270 - 1276
关键词:行波测距;单端法;小波变换;神经网络;遗传算法;
摘 要:针对单端行波故障测距中存在故障点反射波和对端母线反射波波头性质辨识的问题,提出一种基于小波变换、神经网络、遗传算法相结合的优化故障测距方法。利用小波变换采集前3个故障行波波头信息,将后2个波头与首波头的时间差以及对应波头极性作为神经网络模型的样本属性,利用遗传算法优化神经网络结构。当实际线路发生故障时,提取故障行波信息进行归一化处理后代入故障测距网络模型得到初步测距结果。根据初测结果和小波模极大值极性判别法的关系,对波头性质进行正确辨识,得到精确的测距结果。当极性判别法失效时,将初测结果作为最终测距结果。经仿真验证,该方法有较高的可靠性和精确性。
张斌,毛元,董海鹰
兰州交通大学自动化与电气工程学院
摘 要:针对单端行波故障测距中存在故障点反射波和对端母线反射波波头性质辨识的问题,提出一种基于小波变换、神经网络、遗传算法相结合的优化故障测距方法。利用小波变换采集前3个故障行波波头信息,将后2个波头与首波头的时间差以及对应波头极性作为神经网络模型的样本属性,利用遗传算法优化神经网络结构。当实际线路发生故障时,提取故障行波信息进行归一化处理后代入故障测距网络模型得到初步测距结果。根据初测结果和小波模极大值极性判别法的关系,对波头性质进行正确辨识,得到精确的测距结果。当极性判别法失效时,将初测结果作为最终测距结果。经仿真验证,该方法有较高的可靠性和精确性。
关键词:行波测距;单端法;小波变换;神经网络;遗传算法;