基于人工神经网络模型的母线保护的研究
本文提出了基于ANN函数逼近能力的ANN母线保护方法。函数逼近能力是ANN具有的重要性能之一，依据ANN具有的函数逼近能力，可用ANN模型去替代一个确定的物理对象。母线保护的物理对象是一个输入输出关系确定的函数对象，可用一个ANN模型去替代，或用一个ANN数学模型去逼近母线保护物理对象的输入输出之间的函数关系。通过这个在无故障运行时学习训练出来的母线保护对象的ANN数学模型，就能判断区分母线保护对象的区内和区外故障。
本文将训练好的母线保护的ANN模型针对母线在区内和区外故障状况下的不同类型故障进行了物理模拟实验，实验结果表明基于ANN模型的母线保护能在母线区内故障时可靠出口，在母线区外故障时可靠不出口。
母线保护;人工神经网络;函数逼近;BP算法;电力系统
西华大学
硕士
电力系统及其自动化
董秀成
2005
中文
TM77;TP183
81
2005-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）