改進禁忌-神經網絡在小電流接地系統(tǒng)選線中的應用
關鍵詞：小電流接地系統(tǒng) 融合選線 rbf神經網絡 網絡優(yōu)化 禁忌搜索算法
摘要：針對小電流接地系統(tǒng)單相短路在不同故障條件下故障特征分量差異明顯且信噪比低的問題,采集并融合互補零序電流穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)的多種故障分量信號,并引入徑向基(RBF)神經網絡構成多判據選線模型。改進禁忌搜索(TS)算法的要素,在搜索的不同階段選取不同鄰域,優(yōu)化禁忌表使禁忌范圍能更精確地指向無效搜索;結合最大迭代數和允許誤差作為迭代終止條件,運用TS算法優(yōu)化RBF網絡參數,提高選線模型的效率和精度。仿真結果表明,改進TS優(yōu)化的RBF網絡收斂速度和泛化能力明顯增強,選線準確率高,且不受中性點運行方式、短路位置、接地電阻、合閘角等因素的影響,證明了該方法對復雜故障和信號噪聲的魯棒性。該方法可以有效提高小電流接地系統(tǒng)故障選線的準確性與適應性。
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