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神经网络式单相自动重合闸的研究 被引量:1

Single-Phase Automatic Reclosing Based on Neural Network
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摘要 提出了基于RBF神经网络的单相自动重合闸的方案,将RBF神经网络用于其中,建立了一个三层前向网络模型 利用EMTP及MATLAB进行了大量的仿真实验,验证了其可行性,并克服了自适应单相重合闸的电压判据在判别瞬时性故障与永久性故障时存在的缺陷. This paper presents a single-phase automatic reclosing method based on RBF neural network, and a three-layer RBF neural network model. A lot of simulation is conducted using EMTP and MATLAB to prove the feasibility of the method. The method overcomes the shortcomings when voltage criteria are employed to distinguish instantaneous faults from the permanent ones.
出处 《广东工业大学学报》 CAS 2002年第4期5-8,共4页 Journal of Guangdong University of Technology
关键词 瞬时性故障 永久性故障 单相自动重合闸 RBF神经网络 电力系统 三层前向网络模型 instantaneous fault permanent fault single-phase automatic reclosing RBF nerual network
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献1

  • 1葛耀中.在单相自动重合闸过程中判别瞬时故障和永久故障的方法[J]西安交通大学学报,1984(02).

共引文献53

同被引文献6

引证文献1

二级引证文献4

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