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《西南交通大学学报》 2011年04期
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基于ANFIS的特高压输电线路故障分类识别方法

林圣  何正友  陈双  钱清泉  
【摘要】:提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特高压输电线路故障分类识别方法,以分类识别10种常见的输电线路故障.该方法以故障后1个工频周期内故障电流分量的标准差和四分位距作为故障分类识别的特征量.分析了噪声和谐波对这2个特征量的影响;建立了基于ANFIS的故障分类识别模型.大量仿真试验表明:提出的故障分类识别方法能快速、准确地识别各类故障,并且不易受故障初始角、故障位置和过渡电阻的影响,对噪声、谐波、电流互感器传变特性及采样频率有良好的适应性,分类识别正确率能达到99.5%.

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 林圣;基于暂态量的高压输电线路故障分类与定位方法研究[D];西南交通大学;2011年
2 张钧;配电网智能故障诊断与谐波源定位研究[D];西南交通大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王培良;自适应模糊神经网络及其在旋转位置伺服系统中的应用[D];浙江大学;2005年
2 刘炜;基于ANFIS的变压器故障诊断方法研究[D];兰州交通大学;2009年
3 郭书友;馈电线路行波检测与特征提取[D];北京化工大学;2007年
4 刘文莉;基于关联维分析的高压输电线路故障分类与测距方法研究[D];兰州理工大学;2009年
5 刘丽芸;基于DSP的开关磁阻电机检测建模与控制[D];天津大学;2008年
6 任志莲;电力系统的谐波分析算法及负荷谐波建模[D];北京交通大学;2009年
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8 刘子介;基于事例推理和支持向量机理论的水电厂事故处理系统[D];西安理工大学;2006年
9 罗锡梁;大型电力变压器隐Markov模型(HMM)的故障诊断方法与系统研究[D];浙江大学;2006年
10 魏延华;发电机故障诊断系统中诊断处理子系统的研究[D];辽宁工程技术大学;2004年
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