典型文献
基于模糊匹配的配电网短路故障区段定位方法
文献摘要：
针对传统10 kV配电网短路故障方法难以适应非健全信息环境的难题,文中利用配电网配用电信息系统的多源数据,以Elman神经网络模型为中心,建立基于模糊匹配的短路故障区段定位方法.首先,以配用电信息系统数据库为基础,对配电网短路故障相关的信号与电气量进行分析,建立配电网短路故障诊断特征库.然后通过I-Relief算法进行主要特征的筛选选取,来作为Elman神经网络的数据输入,并基于Elman神经网络模型对多源数据和配电网短路故障类型及位置进行模糊匹配.最后通过西南某地区实际算例分析,证明所提模型能高效快速地对10 kV配电网短路故障进行区段定位,且具有较好的容错性和实用性.
文献关键词：
配电网;故障诊断;特征选择;Elman神经网络
中图分类号：
作者姓名：
高艺文;龙呈;苏学能;石铖;高红均
作者机构：
国网四川省电力公司电力科学研究院, 四川 成都 610041;四川大学电气工程学院, 四川 成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]高艺文;龙呈;苏学能;石铖;高红均-.基于模糊匹配的配电网短路故障区段定位方法)[J].四川电力技术,2022(06):73-79
A类：
B类：
模糊匹配,配电网,电网短路故障,故障区段定位,定位方法,kV,全信息,信息环境,配用,用电信息,多源数据,Elman,系统数据库,故障相关,电气量,诊断特征,Relief,来作,故障类型,某地区,算例分析,高效快速,容错性,特征选择
AB值：
0.241763
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