基于组合神经网络的输电线故障类型识别

张兆宁 <sup>1; 3</sup>; 毛鹏<sup>2</sup>; 郁惟镛<sup>1</sup>; 范春菊<sup>1</sup>

引用本文:	张兆宁 ,毛鹏,郁惟镛,等.基于组合神经网络的输电线故障类型识别[J].电力系统保护与控制,2001,29(4):1-5.
	,et al.[J].Power System Protection and Control,2001,29(4):1-5

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基于组合神经网络的输电线故障类型识别
张兆宁 ^1,2, 毛鹏³, 郁惟镛, 范春菊
1.上海交通大学电力学院，上海 200030;2.3.天津大学电气自动化与能源工程学院，天津 300072;3.2.中国民航学院空管学院，天津 300300

摘要:

准确的输电线路故障类型识别是实现故障测距的前提 ,文中在高压输电线路故障分析的基础上 ,构建了由Kohonen自组织特征映射神经网络模型和BP网络模型组合而成的类型识别网络模型 ,来实现输电线路的故障检测及故障类型识别。经理论分析和大量的EMTP仿真表明 :此网络模型较单一网络模型 ,所需训练样本少 ,学习时间短 ,并且在各种故障模式下 ,均能可靠、准确实现输电线路故障类型的识别 ,不受故障过渡电阻、故障初始角、系统运行方式、故障点位置等因素的影响

关键词: 故障类型识别神经网络输电线

DOI：

分类号:

基金项目:中国民航总局教育基金资助项目!(98 3 0 4)

,et al

Abstract:

Key words:

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