针对小电流接地故障选线方法进行了研究,使用人工神经网络模型实现接地故障选线。为了提高神经网络算法的性能,使用一种改进的神经网络算法,对遗传算法中的相应遗传算子以及染色体结构进行改进,通过自适应交叉变异概率的引入,从全局均...针对小电流接地故障选线方法进行了研究,使用人工神经网络模型实现接地故障选线。为了提高神经网络算法的性能,使用一种改进的神经网络算法,对遗传算法中的相应遗传算子以及染色体结构进行改进,通过自适应交叉变异概率的引入,从全局均衡和优化初始网络权重以及BP网络结构。使用110 k V/35 k V的配电系统作为小电流接地故障选线实例分析,对常规神经网络算法和改进神经网络算法进行对比。研究结果表明,改进神经网络算法的输出误差要低于常规神经网络算法,正确选线率要高于常规神经网络算法。展开更多
文摘针对小电流接地故障选线方法进行了研究,使用人工神经网络模型实现接地故障选线。为了提高神经网络算法的性能,使用一种改进的神经网络算法,对遗传算法中的相应遗传算子以及染色体结构进行改进,通过自适应交叉变异概率的引入,从全局均衡和优化初始网络权重以及BP网络结构。使用110 k V/35 k V的配电系统作为小电流接地故障选线实例分析,对常规神经网络算法和改进神经网络算法进行对比。研究结果表明,改进神经网络算法的输出误差要低于常规神经网络算法,正确选线率要高于常规神经网络算法。